Modelagem de Dados com Python - (D1)
Esta formação oferece uma jornada completa para quem deseja aprender a modelar dados com base sólida em Python, unindo teoria e prática em projetos reais. Ela é composta por duas grandes etapas: fundamentos de Python para Data Science e modelagem de dados do conceitual ao físico.
Fundamentos de Python para Data Science: Começamos com a base essencial da linguagem Python aplicada à análise de dados:
Python para Data Science: Primeiros Passos. Introdução ao ambiente Python, manipulação de dados com bibliotecas como Pandas e exploração inicial de datasets.
Python para Data Science: Trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções Aprimoramento da lógica de programação, criando funções reutilizáveis, utilizando listas, dicionários e tratando exceções de forma eficiente.
Modelagem de Dados: do Conceitual ao Físico. Na segunda etapa, você mergulha no universo da modelagem de dados, aprendendo a projetar bancos de dados eficientes e bem estruturados:
Modelagem de Dados: Identificando entidades, atributos e relacionamentos. Compreensão dos conceitos fundamentais da modelagem conceitual usando diagramas ER (entidade-relacionamento), definindo o que será representado no banco.
Modelagem de Dados: Desenvolvendo o Modelo Lógico. Transformação do modelo conceitual em um modelo lógico, com definições de chaves primárias, estrangeiras, normalização e estruturação para sistemas de banco de dados relacionais.
Modelagem de Dados: Construindo o Modelo Físico. Implementação do modelo lógico em um SGBD (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados), levando em conta aspectos técnicos como tipos de dados, índices e desempenho.
Resumo: Essa formação combina habilidades de programação com fundamentos sólidos de modelagem de dados. Ideal para quem quer atuar como analista de dados, cientista de dados ou desenvolvedor back-end com foco em persistência de dados. Ao final, você será capaz de construir pipelines de dados simples com Python e estruturar modelos de dados completos e prontos para uso em aplicações reais.
