Nessa trilha compartilho os meus estudos na área de Dados.
Nos dias de hoje, os dados são considerados um recurso valioso em quase todos os setores e indústrias.
ETL (Extract, Transform, Load), segue abaixo algumas maneiras que ETL auxilia na Analise de Dados
1 - Consolidação de dados.
2 - Limpeza e transformação de dados.
3 - Integração de dados.
4 - Agregação e cálculos.
5 - Preparação de dados para análise.
ETL
Procedures podem ser muito úteis no processo de análise de dados por vários motivos:
1 - Reutilização de código.
2 - Simplificação do código.
3 - Otimização de desempenho.
4 - Controle de acesso e segurança.
5 - Agendamento de Tarefas.
SQL
Python é uma das linguagens de programação mais populares para análise de dados devido à sua ampla variedade de bibliotecas.
1 - Manipulação de dados: Python possui bibliotecas poderosas, como pandas, que facilitam a manipulação e transformação de dados. Elas oferecem estruturas de dados flexíveis para trabalhar com tabelas e séries temporais, funções eficientes para filtrar, agrupar, agregar e processar.
Python (Pandas, Numpy)
As bibliotecas do Python desempenham um papel fundamental na visualização de dados.
1 - Matplotlib: Ela fornece uma variedade de estilos de gráficos, como gráficos de linhas, barras, dispersão, histogramas, Com o Matplotlib, você pode personalizar praticamente todos os aspectos de um gráfico.
2 - Seaborn: O Seaborn simplifica a criação de gráficos estatísticos complexos, como gráficos de distribuição, boxplots, heatmaps, pair plots, entre outros.
Python(Matplotlib,Seaborn)
O Power BI é uma poderosa ferramenta de Business Intelligence (BI) desenvolvida pela Microsoft que permite a criação de painéis interativos.
1 - Conexão com várias fontes de dados: O Power BI suporta a importação de dados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos Excel, serviços web, entre outros.
2 - Modelagem de dados: O Power BI oferece ferramentas para transformar e modelar os dados, permitindo criar relacionamentos entre tabelas e criar medidas e colunas calculadas.
Power BI
Nessa seção vou compartilhar alguns exemplos de projetos de análise de dados.
Espero poder ajudar
Ferramentas: Integration Service, SQL, Python
Sobre o projeto: Um exemplo de análise relacionado a area de Prevenção a Lavagem de dinheiro.
A análise de dados desempenha um papel fundamental para prevenção a Lavagem de Dinheiro, oferecendo uma abordagem baseada em evidências para identificar e mitigar atividades suspeitas. Por meio da utilização de técnicas é possivel identificar transações potencialmente ilícitas.
Análise de Dados
Cursos que já realizei e certificados que possuo.
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