AGÊNCIA NACIONAL DE AVIAÇÃO CIVIL – ANAC
REQUERIMENTO DE CAPACITAÇÃO EXTERNA

- DOCUMENTO INDIVIDUAL -​

Possui passaporte válido? (Apenas nos casos em que houver necessidade de afastamento do país)

(   ) Sim     Nº: ______________________________     Validade: ____/____

(  ) Não​      Nº do Processo de Solicitação:​ ___________________________

 Link para página de divulgação: https://www.datascienceacademy.com.br/bundle/formacao-analytics-engineer-4

 Local 

Online

 . País:

 . Cidade:

 . Endereço:​

 Período da Missão (Período efetivo da missão, não incluindo o deslocamento)

 . Início: imediato (quando contratado).

 . Término: após 24 meses da data de início.

 Cronograma do Curso (Descrição por dia)

 A formação inclui 6 CURSOS: 

1) SQL Para Análise de Dados e Data Science

• Preparação do Ambiente de Trabalho com Docker
• Primeiros Passos com Linguagem SQL
• Fundamentos da Linguagem SQL
• Usando Linguagem SQL Para Categorização, Codificação e Binarização de Variáveis
• Consultas SQL com Junção de Tabelas
• Trabalhando com Agregação Para Análise de Dados
• Funções Window e Subqueries
• Análise Exploratória de Dados com SQL
• Limpeza e Processamento de Dados com SQL
• Programação no Banco de Dados com Linguagem SQL
• Lab 1 - Transformações em Dados de Vendas com SQL
• Lab 2 - Análise Exploratória de Dados Contábeis
• Lab 3 - Usando Linguagem SQL Para Limpeza de Dados Repletos de Problemas
• Lab 4 - Análise de Dados de Uma Rede de Varejo - Simulando Processo de Seleção Para Analista de Dados
• Lab 5 - Otimizando a Performance de Queries SQL Complexas
• Projeto Especial - Análise de Dados de Bancos de Dados Usando OpenAI GPT

2) Modelagem e Análise de Dados com Power BI

• Projeto 1 - Construindo Um Plano Geral de Análise de Dados com Ajuda do ChatGPT
• Projeto 2 - Construindo e Implementando Um Modelo Transacional de Vendas com Power BI e Banco Relacional
• Projeto 3 - Construindo e Implementando Um Modelo Dimensional de Vendas com Power BI e Data Warehouse
• Projeto 4 - Construindo Um Marketing Data Warehouse
• Projeto 5 - Agora é Com Você - Usando DAX Para Análise de Dados de Data Warehouse
• Projeto 6 - Agora é Com Você - Desafio - Resolva Este Problema na Modelagem do DW
• Projeto 7 - Consumindo Dataflows com Power BI Desktop
• Projeto 8 - Construindo Visualizações e Análises de Forma Profissional no Power BI
• Projeto 9 - Plataforma de Análise Baseada em IA com Microsoft Fabric e Power BI
• Projeto 10 - Análise de Séries Temporais com o Power BI

 3) Infraestrutura Como Código com Terraform, AWS, Azure e Databricks

• Lab 1 - IaC Stack - Automatizando a Infraestrutura de Instâncias EC2 na Nuvem AWS com Terraform
• Lab 2 - IaC Stack - Automatizando a Infraestrutura na Nuvem AWS com Variáveis no Terraform
• Lab 3 - IaC Stack - Usando Terraform Provisioners e Outras Tarefas de Automação
• Lab 4 - Deploy de Infraestrutura e API Para Aplicação de Data Science na AWS com Terraform
• Lab 5 - IaC com Terraform Para Deploy de Aplicação Web em Container Docker no AWS ECS
• Projeto 1 - Automatizando Infraestrutura de Processamento de Dados com AWS EMR e Apache Flink
• Projeto 2 - Deploy do Stack de Treinamento Distribuído de Machine Learning com PySpark no Amazon EMR
• Projeto 3 - Deploy do Stack de Infraestrutura de Dados no Azure com Terraform
• Projeto 4 - AWS e Azure Multi-Cloud Deploy com Terraform
• Projeto 5 - Databricks Cluster Deploy com Terraform Para Processamento Distribuído

 4) Engenharia de Dados com Airbyte, DBT e SQL

• Lab 1 - Movimentação de Dados Entre Bancos de Dados com Airbyte
• Lab 2 - Construindo Pipeline EL(T) com Change Data Capture (CDC)
• Lab 3 - Carga e Sincronização Incremental de Dados com Airbyte
• Lab 4 - Plano de Execução e Otimização de Consultas em Pipelines de Engenharia de Dados
• Lab 5 - Modelagem de Dados Para Engenharia de Dados em Sistemas de IA
• Lab 6 - Deploy e Re-Deploy do Primeiro Modelo com DBT
• Lab 7 - Criação de Macros e Refatoramento com DBT
• Lab 8 - Automação de Testes de Modelos do DBT
• Lab 9 - Automação, Hooks, Grafo de Linhagem e Geração de Relatórios no DBT
• Projeto Final de Integração Entre Airbyte, DBT e SQL

 5) Orquestração de Fluxos de Dados com Apache Airflow

• Projeto 1 - Pipeline de Extração, Transformação e Carga em Banco de Dados com Apache Airflow
• Projeto 2 - Extração de Dados via API com Apache Airflow
• Projeto 3 - Apache Airflow e Apache Spark Para Extração e Processamento de Dados em Tempo Real
• Projeto 4 - Airflow Para Extração de Dados em Tempo Real e Carga de Dados na AWS
• Projeto 5 - Automação de Testes com CI/CD e Streaming de Dados com Apache Kafka
• Projeto 6 - Configuração de Alertas e Monitoramento de DAGs
• Projeto 7 - Construção e Deploy de Aplicações com LLMs e Apache Airflow

6) Projeto e Implementação de Plataforma de Dados com Snowflake

• Lab 1 - Iniciando com Snowflake a Partir do Zero
• Lab 2 - Pipelines de Dados com Linguagem Python no Snowflake
• Lab 3 - Criando Data App com Snowflake e SQL
• Lab 4 - Slowly Changing Dimensions em Data Warehouse com Snowpark e StreamSets
• Lab 5 - Solução de Data Science com Snowflake e Dataiku
• Lab 6 - Implementando Uma Sala de Limpeza de Dados (Data Clean Rooms)
• Lab 7 - Governança de Dados com Collibra e Snowflake
• Lab 8 - Ingestão de Logs de Acesso do AWS S3
• Lab 9 - Machine Learning com Snowflake e DataRobot
• Lab 10 - App de Reconhecimento de Imagens com Snowflake Usando Snowpark, Python, PyTorch, Streamlit e OpenAI

 Objetivo(s) da ANAC a ser(em) alcançados com a capacitação: 

      A SAS recebe e analisa grande quantidade de dados do mercado de aviação, com dados provenientes de diversas fontes. Os dados recebidos devem ser auditados, para garantir sua confiabilidade, e analisados, de forma correta e célere, produzindo informações úteis a tomadas de decisão de interesse público. 

      A Analytics Engineer 4.0 reúne vários cursos com o objetivo de proporcionar um aprendizado aprofundado e atualizado sobre as possibilidades de utilização de aprendizagem de TI na análise de dados e da transformação digital na era da Inteligência Artificial.

      Essa formação contribuirá, direta ou indiretamente, com alguns objetivos estratégicos da ANAC, como:

      OE3 - Promover um acesso amplo aos serviços aéreos

      OE7 - Fortalecer a comunicação e o papel da agência

      OE11 - Aprimorar a gestão de informação para tomada de decisão

      O objetivo a ser alcançado é, portanto, capacitar o servidor para utilizar técnicas TI, de forma a contribuir com a melhoria da capacidade de análise de dados da SAS.  

 Registro no Sistema de Cadastro de Necessidade de treinamento: 

 ID necessidade 1446 e ID do treinamento 8302.

 Justificativa de aderência da capacitação às atividades desempenhadas pelo(a) servidor(a):

      Servidor trabalha na Gerência Técnica de Assessoramento, no Núcleo de TI da SAS, desenvolvendo e realizando manutenção de sistemas complexos para análise de dados estatísticos e econômicos provenientes de diferentes bancos de dados, e com a produção de informações e relatórios, tanto de uso interno quanto públicos. Dessa forma, há a necessidade de que o servidor esteja devidamente capacitada com as diversas técnicas disponíveis para desenvolvimento de sistemas que possibilite a análise de grandes quantidades de dados.

 Justificativa de singularidade do evento:

      A formação é composta de 6 cursos principais.

     O primeiro deles é o SQL Para Análise de Dados e Data Science, que  foi projetado para fornecer ao servidor um entendimento profundo de como a Linguagem SQL deve ser usada para tarefas de análise de dados.

     Já o curso Modelagem e Análise de Dados com Power BI oferece uma abordagem prática para modelagem e análise de dados focada em Bancos Transacionais e Data Warehouses. Utiliza o Power BI como principal ferramenta de trabalho, complementando com o ChatGPT para geração de medidas e auxílio no processo de análise de dados. Além disso, aborda a criação de bancos de dados utilizando Docker, garantindo que o servidor esteja alinhado com as práticas mais atuais e relevantes do mercado de trabalho..

     O curso Infraestrutura Como Código com Terraform, AWS, Azure e Databricks desenvolve habilidades com Terraform, uma ferramenta open-source que permite definir a infraestrutura como código usando uma linguagem simples e declarativa e implantar e gerenciar essa infraestrutura em uma variedade de provedores de cloud computing (em nuvem pública ou privada) e virtualização, com apenas alguns comandos. Além do Terraform o servidor vai trabalhar com AWS, Azure e Databricks através de diversos Labs e Projetos.

      O curso Engenharia de Dados com Airbyte, DBT e SQL, oferece uma abordagem prática e detalhada sobre algumas das principais ferramentas e técnicas utilizadas por Engenheiros de Dados na atualidade, onde o servidor aplicará os conhecimentos em Airbyte, DBT e SQL, consolidando a aprendizagem e preparando-o para enfrentar desafios reais de engenharia de dados.

      O treinamento Orquestração de Fluxos de Dados com Apache Airflow é dedicado ao Apache Airflow, uma ferramenta poderosa que transformou o mundo da arquitetura e engenharia de dados.

    Além desses cursos, a formação também disponibiliza o curso Projeto e Implementação de Plataforma de Dados com Snowflak, que começa com o básico, guiando o servidor através do processo de iniciar no Snowflake a partir do zero, estabelecendo uma base sólida. A partir dessa base, navegamos pelas nuances do Data Warehouse, explorando técnicas avançadas como Slowly Changing Dimensions usando Snowpark e StreamSets.

      Os cursos da Data Science Academy - DSA têm como público alvo profissionais que desejam aprender na prática como trabalhar com Big Data, Data Science, Inteligência Artificial e tecnologias relacionadas, com material orientado às necessidades do mercado de trabalho. É oferecido vasto conteúdo, teórico e prático, todo em português.

Justificativa de notória especialização da instituição organizadora:

A Data Science Academy é um portal brasileiro de capacitação online especializado em Data Science, Big Data, Analytics, Machine Learning, Inteligência Artificial e tecnologias relacionadas. É reconhecida na área pela qualidade e aplicabilidade prática de seus cursos, possuindo diversas parcerias com empresas privadas e entidades públicas.

 ANAC custeará as diárias? ( ) Sim (X) Não

Se sim, qual a opção de recebimento: ( ) Dólar ( ) Euro ( ) Real

 ANAC custeará taxa de inscrição? (X) Sim ( ) Não

 Se sim, informar os dados abaixo:​

 . UORG pagadora:​ SAS

 . Instituição promotora do evento:​ Data Science Academy

 . Telefone:

 . E-mail: pagamento@datascienceacademy.com.br

 . Endereço (incluindo País, Cidade e CEP): Brasília-DF

 . Dados financeiros:

 . Moeda da Inscrição: Real

 . Valor da Inscrição (moeda original): R$ 4.450,00

 . Valor total em R$ (conforme cotação do dia): R$ 4.450,00

 . Data Limite para pagamento:

 ANAC custeará o seguro viagem? ( ) Sim (X) Não

 Se sim, informar os dados abaixo:

 . Endereço com CEP:

 . Contato no Brasil

 . Nome:

 . Telefone:

 Solicito autorização para participar do evento de capacitação acima descrito, bem como demais providências necessárias para sua viabilização. Para tanto declaro que: [ X ] Não tenho ciência de possuir qualquer relação de parentesco que represente impedimento, nos termos do §3º do art. 3º do Decreto nº 7.203, de 04/06/2010, para a contratação em questão. [ ] Me comprometo a elaborar e apresentar tempestivamente à Gerência Técnica de Capacitação (GTCA/SGP) relatório circunstanciado das atividades por mim desempenhadas durante meu afastamento do País com o fim de aperfeiçoamento, conforme art. 16 do Decreto 91.800/85. [ ] Estou ciente de que é de minha responsabilidade a obtenção de PASSAPORTE e VISTO válidos, bem como demais providências imprescindíveis, como comprovante das vacinas exigidas, para a entrada e/ou permanência no PAÍS DE DESTINO e CONEXÕES. (Apenas nos casos em que houver necessidade de afastamento do país)