MP4 - Data Analyst-Python/ETL/SSIS/SSRS/SSAS/Microsoft SQL/PowerBI

[joomlamz]

Publicado em 12/2022
Criado por Tech Academy
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz, 2 Canais
Gênero: eLearning | Idioma: Inglês | Duração: 133 Palestras ( 11h 9m ) | Tamanho: 3,7 GB


Aprenda habilidades de analista de dados: Conectar | Limpo | Transformar | Modelo | Interpretar | Analisar |e visualizar dados

O que você aprenderá
Analisar dados com Python
Visualizar dados com Python
Limpar dados com Python
Criar um processo ETL
Criar pacote SSIS para extrair, transformar e carregar dados
Criar relatórios com SSRS
Criar um modelo tabular com SSAS
Criar indicadores chave de desempenho - KPI's
Criar colunas calculadas
Criando medidas
Analisar dados com SSAS
Analisar dados com Microsoft SQL (T-SQL)
Conecte-se a várias fontes de dados com o Power BI
Analisar dados com o Power BI
Visualize dados com o Power BI
Analise e visualize dados no banco de dados do SQL Server com o Power BI

Requisitos
O SQL Server é necessário (a instalação é abordada no curso)
Python & Jupyter Notebook é necessário (a instalação é abordada no curso)
O Power BI é necessário (a instalação é abordada no curso)
O SQL Server Analysis Services (SSAS) é necessário (a instalação é abordada no curso)

Descrição
Os dados estão em toda parte. Tudo o que você faz on-line e em sua vida diária gera dados — e é um recurso comercial valioso. Na verdade, 94% das empresas dizem que dados e análises são essenciais para seu crescimento. À medida que avançamos em direção a uma maior digitalização, há uma demanda cada vez maior por profissionais que possam transformar informações em insights acionáveis. Um analista de dados é uma pessoa cujo trabalho é coletar e interpretar dados para resolver um problema específico. A função inclui muito tempo gasto com dados, mas também envolve a comunicação de descobertas. Aqui está o que muitos analistas de dados fazem no dia-a-dia: Reunir dados: os próprios analistas geralmente coletam dados. Isso pode incluir a realização de pesquisas, o rastreamento das características do visitante em um site da empresa ou a compra de conjuntos de dados de especialistas em coleta de dados. Dados limpos: os dados brutos podem conter duplicatas, erros ou discrepâncias. Limpar os dados significa manter a qualidade dos dados em uma planilha ou por meio de uma linguagem de programação para que suas interpretações não sejam erradas ou distorcidas. Dados de modelo: Isso implica criar e projetar as estruturas de um banco de dados. Você pode escolher quais tipos de dados armazenar e coletar, estabelecer como as categorias de dados estão relacionadas entre si e trabalhar como os dados realmente aparecem. hand.Present: Comunicar os resultados de suas descobertas será uma parte fundamental do seu trabalho. Você faz isso reunindo visualizações como tabelas e gráficos, escrevendo relatórios e apresentando informações às partes interessadas. Durante o processo de análise de dados, os analistas costumam usar uma ampla variedade de ferramentas para tornar seu trabalho mais preciso e eficiente. Algumas das ferramentas mais comuns no setor de análise de dados incluem:Microsoft ExcelGoogle SheetsSQLTableauR ou PythonSSASSSRSSSISETLMicrosoft Power BIJupyter Notebooks

Para quem é este curso
Analista de dados iniciante
Cientista de dados iniciante
Analista de Business Intelligence Iniciante

Pagina inicial
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