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PENTAHO PDI e APACHE HOP: pipeline e tratamento em dados

Construa pipelines e cargas de dados mais avançadas com as duas principais ferramentas do mercado

     
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₹519

This Course Includes

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About PENTAHO PDI e APACHE HOP: pipeline e tratamento em dados

Chegou o momento

de você estudar duas grandes ferramentas do mercado do mundo open source e que fazem diferença nas empresas. Posso afirmar que o

Apache Hop

e o

Pentaho PDI

são

duas das ferramentas mais importantes que um profissional de dados deve dominar

. Essas duas plataformas oferecem um conjunto completo de recursos para gerenciar, transformar e integrar dados de várias fontes, tornando-as cruciais para qualquer projeto de análise de dados. O

Apache Hop

é uma ferramenta de ETL (Extração, Transformação e Carga) de código aberto, que permite criar pipelines de dados complexos e escaláveis. Com o Hop, os engenheiros de dados podem automatizar o processo de coleta de dados, limpeza, transformação e carregamento em um sistema de armazenamento de dados. O Hop suporta diversas fontes de dados, incluindo bancos de dados, arquivos de texto, planilhas e muito mais, e permite que os usuários criem fluxos de trabalho de ETL com pouca ou nenhuma codificação. Já o

Pentaho PDI

é uma plataforma de integração de dados que oferece recursos de ETL, gerenciamento de metadados, geração de relatórios e análise de dados. Com o PDI, os usuários podem conectar-se a diversas fontes de dados, como bancos de dados, APIs, serviços da web e arquivos, e transformá-los em informações úteis. O PDI oferece recursos de análise de dados, como visualizações gráficas e dashboards interativos, tornando-se uma ferramenta valiosa para profissionais que precisam apresentar seus resultados de maneira clara e fácil de entender.

Ambas as ferramentas oferecem vantagens únicas para projetos de dados

. Ambas as plataformas oferecem uma interface amigável e recursos de automação, permitindo que os usuários criem fluxos de trabalho complexos com facilidade.

Dominar o Apache Hop e o Pentaho PDI é essencial para a carreira de um engenheiro de dados

. As habilidades em ETL e integração de dados são cada vez mais importantes para profissionais de dados em todas as áreas, desde análise de dados até inteligência artificial e aprendizado de máquina. No geral, a capacidade de criar fluxos de trabalho de ETL eficientes e integrar dados de várias fontes é fundamental para qualquer projeto de dados bem-sucedido. Com o nosso treinamento,

agora é possível dominar

essas ferramentas em seu próprio ritmo, e com a ajuda minha ajuda bem de perto. Inscreva-se agora e prepare-se para levar sua carreira em dados para o próximo nível!

What You Will Learn?

  • PENTAHO PDI: O que é o Pentaho PDI .
  • PENTAHO PDI: Entendendo sobre fluxos de trabalho e pipelines .
  • PENTAHO PDI: Entendendo sobre projetos e ambientes .
  • PENTAHO PDI: Instalando o Pentaho PDI .
  • PENTAHO PDI: Criando pipelines com arquivos texto .
  • PENTAHO PDI: Realizando tratamento de dados para entendimento do processo de engenharia de dados .
  • PENTAHO PDI: O que são transformações, Jobs e ações dentro de um pipeline .
  • PENTAHO PDI: Construindo um workflow com Jobs, orquestrador da sequência das operações .
  • PENTAHO PDI: Entendendo os menus principais e o seu GUI e seus componentes .
  • PENTAHO PDI: Comp. pipelines: Sort, Select value, CSV file input, Value mapper, Filter rows, Dummy, Unique rows, Merge Join, Text File Output, Row Normaliser .
  • PENTAHO PDI: Entendendo como podem ser depurados os dados via output, logs .
  • PENTAHO PDI: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail, File Exist .
  • PENTAHO PDI: Leitura de dados em uma API: Rest Client, JSON Input, JSON Output .
  • PENTAHO PDI: Construindo Workflow com execução de pipelines .
  • PENTAHO PDI: Entendo o uso de variáveis globais no PENTAHO PDI .
  • PENTAHO PDI: Automatização de pipeline ou workflow .
  • PENTAHO PDI: Construindo pipelines em banco de dados Postgresql: Table Input, Table Output, Configurando conexão .
  • PENTAHO PDI: Instalação de banco de dados Postgresql, uso do PGAdmin .
  • PENTAHO PDI: Automatização de JOBs e Transformações com o Kitchen e Pan .
  • PENTAHO PDI: Construção do projeto de dados a sua escolha e correção com o uso do Pentaho PDI .
  • APACHE HOP: O que é Hop Orchestration Platform .
  • APACHE HOP: Entendendo sobre fluxos de trabalho e pipelines .
  • APACHE HOP: Entendendo sobre projetos e ambientes .
  • APACHE HOP: Instalação do APACHE HOP .
  • APACHE HOP: Criando pipelines com arquivos texto .
  • APACHE HOP: Realizando tratamento de dados para entendimento do processo de engenharia de dados .
  • APACHE HOP: O que são transformações, links e ações dentro de um pipeline .
  • APACHE HOP: APACHE HOP: Construindo um workflow, orquestrador da sequência das operações .
  • APACHE HOP: Entendendo o HOP GUI e seus componentes .
  • APACHE HOP: Entendendo menu barras, principal e perspectivas .
  • APACHE HOP: Criando sua área de projetos .
  • APACHE HOP: Componentes pipelines: Sort, Select value, CSV file input, Value mapper, Filter rows, Dummy, Unique rows, Merge Join, Text File Output .
  • APACHE HOP: Entendendo o que é : View output, Preview output , Debug output .
  • APACHE HOP: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail, File Exist .
  • APACHE HOP: Leitura de dados em uma API: Rest Client, JSON Input, JSON Output .
  • APACHE HOP: Construindo Workflow com execução de pipelines .
  • APACHE HOP: Entendo o uso de variáveis globais no APACHE HOP .
  • APACHE HOP: Automatização de pipeline ou workflow pelo HOP-RUN .
  • APACHE HOP: Construindo pipelines em banco de dados Postgresql: Table Input, Table Output, Configurando conexão .
  • APACHE HOP: Instalação de banco de dados Postgresql, usando PGAdmin Show moreShow less.