Projeto desenvolvido em equipe como critério de aprovação final do Curso de Engenharia de Dados pela SoulCode Academy.

Danilo Ferrari	Lilia Bakker	Stéphanie Pirajá

• Emilson Cardoso

• Google Cloud Platform (CGP)
• Cloud Storage (DataLake)
• BigQuery (DataWarehouse)
• DataStudio
• Python
• Pandas
• PySpark
• SparkSQL
• Apache Beam
• MySQL
• MongoDB

• Obrigatoriamente os datasets devem ter formatos diferentes (CSV / Json / Parquet / Sql / NoSql) e 1 deles obrigatoriamente o que for fornecido para o projeto o mesmo ja está em CSV. -Converter e normalizar os dados via SPARK (csv/parquet)
• Haver utilização de triggers e procedures para o banco SQL
• Entregar todos os scripts (DDL//DML)
• Utilizar o banco NoSQL (MongoDB ou Cassandra) como um datalake
• Operações com Pandas (limpezas , transformações e normalizações)
• Operações usando PySpark com a descrição de cada uma das operações.
• Operações utilizando o SparkSQL com a descrição de cada umas das operações.
• Os datasets utilizados podem ser em lingua estrangeira , mas devem ao final terem seus dados/colunas exibidos na lingua PT-BR
• Os datasets devem ser salvos e operados em armazenamento cloud obrigatoriamente dentro da plataforma GCP (não pode ser usado Google drive ou armazenamento alheio ao google)
• Os dados tratados devem ser armazenados também em GCP, mas obrigatoriamente em um datalake(Gstorage ) , DW(BigQuery) ou em ambos.
• Os datasets originais devem ser armazenados em MySql ou PostgresSQL
• Os Dataframe(s) resultante(s) deve(m) estar em uma coleção do mongoDb atlas (informar a key de acesso ao cluster) e preferencialmente criar o usuario (soulcode) e senha (a1b2c3) no cluster
• Deve ser feito análises dentro do Big Query utilizando a linguagem padrão SQL com a descrição das consultas feitas.
• Deve ser criado no datastudio um dashboard para exibição gráfica dos dados tratados trazendo insights importantes
• E deve ser demonstrado em um workflow simples (gráfico) as etapas de ETL com suas respectivas ferramentas.

• Implementar captura e ingestão de dados por meio de uma PIPELINE com modelo criado em apache beam usando o dataflow para o work
• Utilizar o dataflow com algum modelo pré-definido
• Criar plotagens usando pandas para alguns insights durante o processo de Transformação
• Por meio de uma PIPELINE fazer o carregamento dos dados normalizados diretamente para um DW ou DataLake ou ambos
• Montar um relatório completo com os insights que justificam todo o processo de ETL utilizado