Modelagem de Dados com Qlik: Maximizando Performance, Eficiência e Self Service

Introdução:

Seja bem-vindo ao "Cabo Qlik Sense - Modelagem de Dados com Qlik", um curso dinâmico e prático projetado para capacitar profissionais de dados e usuários Qlik na arte da modelagem de dados. Em um mundo onde a qualidade dos dashboards, alertas e relatórios é crucial, nossa proposta é resolver as dores comuns enfrentadas pelos profissionais ao lidar com grandes conjuntos de dados. Este curso, com uma carga horária de 16 horas, aborda desde a introdução aos conceitos de banco de dados até as estratégias avançadas de modelagem.

Datas e Horários ao Vivo:

Segunda-feira, 18 de Dezembro - De 19 às 22h

Terça-feira, 19 de Dezembro - De 19 às 22h

Quarta-feira, 20 de Dezembro - De 19 às 22h

Quinta-feira, 21 de Dezembro - De 19 às 22h

Sábado, 23 de Dezembro - De 08 às 12h

Ementa do Curso:

Introdução a Banco de Dados:

Exploração dos conceitos fundamentais

Importância da Modelagem de Dados em ambientes de BIG data

Normalização de Banco de Dados:

Profundização nas formas normais e seus benefícios práticos

Modelagem Relacional x Dimensional:

Comparação e casos de uso para cada modelo

Modelagem Dimensional:

Exploração de modelos como SnowFlake, StarSchema e Tabelão Único

Hands-on: Ferramentas e Arquitetura de Dados:

Utilização de ferramentas auxiliares e arquitetura de dados prática

Boas Práticas de Desenvolvimento:

Ênfase em documentação eficaz e resolução de desafios comuns

Manipulação de Tabelas:

Exploração de concatenação, join e mapping

Operações Avançadas:

Aprofundamento em Group By, Order By, Previous e implementação de Calendário Mestre

Público Alvo:

Profissionais de dados

Desenvolvedores Qlik

Analistas de Business Intelligence

Este curso é pra você que enfrenta os seguinte desafios: 

1. Desafios de Desempenho:

Tempo de Resposta: Dificuldade em obter resultados rápidos de consultas e análises.

Escalabilidade: Lidar com conjuntos de dados em constante crescimento sem comprometer o desempenho.

2. Qualidade dos Dados:

Inconsistência: Dificuldade em lidar com dados inconsistentes ou imprecisos.

Integração de Dados: Integrar dados de várias fontes sem perder qualidade.

3. Complexidade da Modelagem:

Modelagem Ineficiente: Desafios ao criar modelos de dados eficientes.

Normalização e Denormalização: Decidir entre normalizar ou denormalizar dados para otimizar a modelagem.

4. Necessidade de Automatização:

Processos Manuais: Realizar tarefas repetitivas manualmente, levando a erros e atrasos.

Automatização de ETL (Extração, Transformação e Carga): Implementar processos automáticos para lidar com grandes volumes de dados.

5. Segurança e Conformidade:

Proteção de Dados Sensíveis: Garantir a segurança de informações críticas.

Conformidade com Regulamentações: Cumprir regulamentações de privacidade e segurança de dados.

6. Dificuldade na Análise:

Encontrar Padrões e Tendências: Identificar insights valiosos entre grandes conjuntos de dados.

Visualização Efetiva: Criar representações visuais significativas dos dados.

7. Custo de Armazenamento e Processamento:

Otimização de Recursos: Gerenciar eficientemente os custos associados ao armazenamento e processamento de grandes volumes de dados.

8. Colaboração e Compartilhamento:

Colaboração Eficiente: Facilitar o trabalho colaborativo em projetos de dados.

Compartilhamento de Resultados: Distribuir resultados analíticos de maneira eficaz.

O que você pode esperar após o curso:

Ao final do "Cabo Qlik Sense - Modelagem de Dados com Qlik", você será capaz de:

1. Realizar modelagem eficiente de dados para melhorar a performance do seu aplicativo Qlik

2. Aplicar estratégias avançadas de normalização e escolher o modelo adequado para diferentes situações

3. Utilizar ferramentas e arquiteturas de dados de forma eficaz

4. Implementar boas práticas de desenvolvimento, garantindo a qualidade e manutenção do código Qlik

Quem será seu professor?

Igor Landaeta é especialista Qlik com mais de 10 anos de experiência. Ele possui graduação em Ciência da Computação pela PUC Minas, concluiu um MBA em Arquitetura de TI pela FIAP e obteve pós-graduação em Business Intelligence pela PUC Minas.

Além de sua vasta experiência profissional, Igor Landaeta foi professor do General Rodolfo Barbosa. 

Gravação e Acesso Prolongado:

Todas as aulas do "Cabo Qlik Sende - Modelagem de Dados com Qlik" serão gravadas e ficarão disponíveis para acesso posterior por um ano inteiro. Isso significa que você pode revisitar o conteúdo do curso sempre que desejar, proporcionando flexibilidade para ajustar seu aprendizado à sua agenda.

Comunidade Exclusiva no WhatsApp:

A aprendizagem não termina após as sessões ao vivo. Ao se inscrever, você terá acesso exclusivo a um grupo no WhatsApp dedicado aos participantes do curso. Este espaço proporcionará uma oportunidade única de interação, troca de experiências e networking com outros profissionais e entusiastas. Amplie sua rede, compartilhe ideias e continue aprendendo mesmo após o término do curso.