Um grupo de Cientistas de Dados tem a tarefa de analisar o comportamento do cliente, usando uma abordagem analítica padrão. Eles anexam identificadores exclusivos de clientes (variáveis de entrada) a cada evento (variável de saída), carregam o conjunto de dados em um cluster Spark, executam uma análise complexa de séries temporais de um dia para outro usando Linguagem Python, depuram e repetem até que, dias depois, eles finalmente tem sucesso e criam o modelo preditivo ideal.

Agora eles precisam dar um passo adiante e extrair os dados para alimentar o modelo de Machine Learning. Os Cientistas de Dados recolhem-se em seus assentos, pedem pizza e se preparam para trabalhar nas consultas SQL para extração dos dados de suas respectivas fontes.

Soa familiar? Dia a dia normal de quem trabalha com análise de dados.

Linguagem SQL é um dos skills mais importante de quem trabalha com análise de dados. E embora o tema seja abordado em vários cursos da DSA, decidimos ir além e ajudar você não apenas a aprender Linguagem SQL ou ficar executando códigos. Vamos ensinar a pensar de forma analítica e como aplicar Linguagem SQL.

Será um curso inteiro dividido em duas partes, uma gratuita e outra paga (afinal o trabalho dos profissionais também deve ser valorizado, você não acha?).

SQL Analytics Parte 1

Este módulo é gratuito com uma introdução ao tema (e quem conhece os cursos da DSA sabe que nossas introduções são realmente completas). O módulo é um capítulo inteiro dentro do nova versão do curso gratuito Microsoft Power BI Para Data Science, Versão 2.0.

SQL Analytics Parte 2

A Parte 2 será uma continuação da Parte 1, porém em nível mais avançado! Bem mais avançado. O módulo é um capítulo inteiro dentro do curso Modelagem de Banco de Dados Relacionais, Não Relacionais e Data Stores da Formação Arquiteto de Dados.

Linguagem SQL, do básico ao avançado, completo, na prática e alinhado às necessidade do mercado de trabalho em análise de dados.

Padrão DSA de Qualidade!