Danielle Oliveira
Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.
Data Science
Modelos de entidades relacionamento, modelo lógico, normalização e modelo físico
A modelagem de dados é uma etapa crucial e inicial em qualquer projeto de banco de dados. Esse processo envolve a criação de um modelo de dados que orienta como o software armazenará informações dentro de um banco de dados. Ao empregar modelos de dados, stakeholders como analistas de dados, especialistas em BI (Business Intelligence) e engenheiros de dados podem definir a utilização dos dados durante o planejamento de bancos de dados ou data warehouses.
Nesta formação, iniciaremos com a modelagem de diagramas de entidade-relacionamento e a modelagem lógica. Posteriormente, abordaremos as regras de normalização de dados e o desenvolvimento do modelo físico.
Está pronto para explorar como o conteúdo será estruturado nos passos a seguir?
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Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
Beatriz é formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Faz parte do time de instrutores na escola de Data Science, tem focado seus estudos na área de banco de dados, SQL e Business Intelligence e ama explorar diferentes softwares de visualização de dados. É muito curiosa e adora aprender coisas novas e compartilhar com outras pessoas.
Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
Beatriz é formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Faz parte do time de instrutores na escola de Data Science, tem focado seus estudos na área de banco de dados, SQL e Business Intelligence e ama explorar diferentes softwares de visualização de dados. É muito curiosa e adora aprender coisas novas e compartilhar com outras pessoas.
Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
Beatriz é formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Faz parte do time de instrutores na escola de Data Science, tem focado seus estudos na área de banco de dados, SQL e Business Intelligence e ama explorar diferentes softwares de visualização de dados. É muito curiosa e adora aprender coisas novas e compartilhar com outras pessoas.
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Beatriz é formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Faz parte do time de instrutores na escola de Data Science, tem focado seus estudos na área de banco de dados, SQL e Business Intelligence e ama explorar diferentes softwares de visualização de dados. É muito curiosa e adora aprender coisas novas e compartilhar com outras pessoas.
Vamos iniciar nossa jornada desenvolvendo nosso primeiro modelo conceitual, no qual abordaremos os conceitos essenciais de entidades, relacionamentos e atributos, estabelecendo uma base sólida para nossos estudos subsequentes.
Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.
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