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Curso

Streaming de dados com AWS Kinesis e Lambda

AvançadoNível de habilidade
Atualizado 02/2026
Saiba como trabalhar com dados em tempo real usando tecnologias sem servidor na AWS.
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4 h
22 vídeos
56 Exercícios
4,500 XP
9,187
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Descrição do curso

O que alimenta os sistemas que usamos todos os dias sem perceber, como a detecção de fraudes para manter nossas transações seguras ou os sinais de trânsito que mantêm o tráfego fluindo sem problemas? A resposta são os dados de streaming (dados gerados continuamente por diferentes fontes) e as tecnologias sem servidor, como o Amazon Kinesis e o AWS Lambda.

Neste curso, você aprenderá a aproveitar essas tecnologias poderosas ajudando um engenheiro de dados fictício chamado Cody. Seu objetivo é ajudá-la a coletar dados de streaming em tempo real de veículos de propriedade da cidade, analisar os dados e enviar alertas relevantes, como avisos de velocidade aos motoristas. Usando o Amazon Kinesis e o Firehose, você aprenderá a ingerir dados de milhões de fontes antes de usar o Kinesis Analytics para analisar os dados à medida que eles passam pelo fluxo. Você também criará funções sem servidor no AWS Lambda que acionarão condicionalmente ações com base nos dados recebidos. Ao final deste treinamento, você saberá como criar dashboards do ElasticSearch ao vivo com o AWS QuickSight e o CloudWatch e, com sorte, ajudará Cody a concluir seu ambicioso projeto.

Pré-requisitos

Introduction to AWS Boto in PythonIntroduction to ShellStreaming Concepts
1

Streaming na nuvem

Neste primeiro capítulo, você aprenderá sobre as diferenças entre processamento em lote e em fluxo, criará seu primeiro fluxo, gerenciará suas permissões, gravará nele e lerá a partir dele.
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2

Tornando-se sem servidor

A próxima etapa da sua jornada de dados de streaming é aprender a usar funções lambda transformacionais para ficar sem servidor. Por meio de exercícios práticos, você adicionará camadas lambda e acionará funções lambda em condições específicas.
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3

Análise de dados de fluxo contínuo

Agora você está pronto para codificar e decodificar dados de streaming e analisar dados diretamente no streaming. Você ainda usará vários fluxos para obter as velocidades máximas diárias dos veículos.
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