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Curso

Governança de Dados na Prática:

Mapas e Organogramas, Ciclo de Vida, Políticas, Metadados e Glossários

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2h

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19

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Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Crie diagramas funcionais que representem fluxos de dados utilizando Draw.io.
  • Implemente scripts em Python para definir políticas de acesso e automatizar processos.
  • Utilize estruturas de controle e laços de repetição para otimizar o código.
  • Manipule e transforme dados em DataFrames com Pandas, garantindo a qualidade das informações.
  • Desenvolva pipelines para verificação e análise de metadados.
  • Gere representações gráficas de relações e glossários de negócios com NetworkX.

Público alvo_

Este curso é destinado a profissionais e estudantes de tecnologia que buscam aprimorar a gestão e a governança dos dados. Ao final do curso, será possível estruturar processos, automatizar tarefas e garantir a qualidade da informação utilizando diagramas funcionais e programação em Python, conforme as exigências normativas.

Felipe Trombini

Felipe Trombini

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Especialista em Governança e Qualidade de Dados, graduado em Comércio Exterior e com POS em Governança de Dados. Apaixonado por tecnologia, programação e constantemente buscando novas maneiras de aprimorar habilidades e conhecimentos. Trajetória profissional marcada por um compromisso contínuo com a inovação. Atualmente, desenvolvendo soluções baseadas em dados e IA que apoiam a tomada de decisões estratégicas, otimizam operações e aprimoram a experiência dos usuários.

Curso atualizado em 13/02/2026

Ementa

  1. Mapa Visual da Governança de Dados

    • Apresentação
    • Introdução às atividades práticas
    • Como construir um Diagrama Funcional no Draw.io
    • Diagrama da Governança de Dados
    • Para saber mais: gerenciamento automático de páginas no draw.io
    • Estrutura de governança de dados na WaveCast
    • Organizando elementos visuais no Listin
    • Faça como eu fiz: diagrama de governança
    • O que aprendemos?
  2. Ciclo de Vida dos Dados

    • Fluxograma do Ciclo de Vida dos Dados
    • Configurando e salvando elementos no Draw.io
    • Para saber mais: ajuste de janela no draw.io
    • Gerenciamento do ciclo de vida dos dados na CodeConnect
    • Desafios de arquivamento e descarte de dados na CodeConnect
    • Faça como eu fiz: ciclo de vida dados
    • O que aprendemos?
  3. Políticas de Governança de Dados

    • Política de Governança de Dados na Prática
    • Criando políticas no Google Colab
    • Para saber mais: padronização de políticas de dados
    • Desenvolvendo políticas de acesso a dados para o Serenatto - Café & Bistrô
    • Desenvolvimento de políticas de qualidade para o Buscante
    • Faça como eu fiz: criar políticas de dados
    • O que aprendemos?
  4. Metadados e Medição da Qualidade

    • Leitura de metadados com linguagem python
    • Criação do ranking de qualidade dos metadados
    • Para saber mais: padronização de metadados
    • Garantindo a qualidade dos metadados na Zoop
    • Criando um ranking de qualidade de dados para o CodeChella
    • Faça como eu fiz: qualidade de metadados
    • O que aprendemos?
  5. Glossário de Negócio

    • Glossário de Negócio utilizando grafos
    • Exportando grafo no Colab para json ou png
    • Para saber mais: análise de grafos para identificar ambiguidade
    • Gerenciamento de contatos com glossário de negócios
    • Otimização de dashboards em casas inteligentes
    • Faça como eu fiz: grafo de glossário
    • Conclusão
    • O que aprendemos?

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Escola

Data Science

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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