Dataex - Big Data - 6-Wk Implementação

DATAEX SERVICOS E SOLUCOES LTDA

Big Data surgiu da necessidade de entender tendências, preferências e padrões no enorme banco de dados gerado quando as pessoas interagem com diferentes sistemas e entre si. A análise de
Serviço de alocação de squad ágil para demandas de BIG DATA especializados em Azure e serviços PaaS, especializados em trabalhar com dados não estruturados e montagem de um data lake moderno robusto e seguindo as boas praticas de implementação das camadas de dados RAW/ CLEANSING / DQ / APPLICATION / SANDBOX. Especializado em ETL para formatar o datalake utilizando o framework desenvolvido pela DataEx para o Azure Data Factory e utilizar ferramentas como Databricks, Azure datalake Analytics, HDInsight para processamento massivo de dados. Produto: - Microsoft Azure; - Datalake ; - HD Insights; - Databricks; - Datalake Analytics; - Azure Functions; Skill Técnico: - Engenheiro de Dados - Arquiteto de Dados - Analista de BI Entregáveis: Processos Automatizados de Ingestão de Dados com a utilização do Azure Data Factory e o modelo acelerador criado pela DataEx, Processo de criação da camada RAW data no datalake e armazenamento de dados no Data Warehouse; Logs internos de monitoramento e execução com um auxilo de uma base de dados de controle; Processos Automatizados de Transformação dos Dados Processos automatizados utilizando Azure Databricks para modelagem e processamento de dados com Python, R, Scala ou SQL; Processos automatizados utilizando Azure SQL Database / Synapse para modelagem e processamento de dados utilizando TSQL; Armazenamento dos dados(RAW DATA) em Datalakes Todo o armazenamento de dados na camada de RAW data utilizando o modelo DataEx no Azure Data Factory de forma organizacional e automática. This app is only available in Portuguese
https://store-images.s-microsoft.com/image/apps.42527.6c2f4d18-0589-421f-b7e1-2ccf8c42eba7.587d101a-5dad-45ec-8a0f-5b9bc38e157a.ec1d8ef1-adcb-44e3-99b3-5d885bef7b92
https://store-images.s-microsoft.com/image/apps.42527.6c2f4d18-0589-421f-b7e1-2ccf8c42eba7.587d101a-5dad-45ec-8a0f-5b9bc38e157a.ec1d8ef1-adcb-44e3-99b3-5d885bef7b92