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Curso

[EM BREVE] Governança de dados:

Dados de Referência

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

  • Reconheça dados de referência e diferencie-os de dados mestres e transacionais.
  • Avalie os impactos da má qualidade de dados na operação, análise e decisões estratégicas.
  • Projete taxonomias, listas simples e listas de referência cruzadas para padronizar atributos.
  • Modele estruturas e defina estratégias de versionamento para gerenciar histórico e registros inativos.
  • Defina arquiteturas de gestão (centralizada e federada) e modele alternativas de distribuição (API, replicação, eventos).
  • Implemente práticas de governança, políticas e papéis para assegurar a integridade e a prontidão dos dados.

Público alvo_

Profissionais de Governança de Dados, engenheiros de dados, analistas e líderes de negócio que precisam garantir consistência, qualidade e distribuição dos dados de referência em ambientes corporativos.

Marcelo de Oliveira

Marcelo de Oliveira

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Trabalho com dados há mais de 20 anos com experiência em diversos setores: financeiro, varejo, automotivo, teleco, energia e outros. Meu foco sempre foi o mesmo — fazer com que as empresas enxerguem os dados como um ativo estratégico de verdade. Hoje atuo como especialista em Governança de Dados, ajudando organizações a estruturarem seus processos, políticas e cultura de dados do zero. Na Alura, quero compartilhar tudo isso com você, com exemplos reais e com a visão de quem vive estes desafios diariamente.

Curso atualizado em 17/06/2026

Ementa

  1. Introdução a Dados de Referência

    • Benefícios de gerir os dados de referência

      • Definindo conceitos de negócio com bases de referência

        • Comprando e usando dados de referência externos

          • Harmonização de dados de referência na plataforma de dados

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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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