Programa do Curso

Introdução ao Teradata

Módulo 1: Fundamentos e Arquitetura do Teradata

  • O que é o Teradata e para que serve?
  • Arquitetura paralela: AMPs, PEs, BYNET
  • Distribuição de dados e hashing
  • Conceitos-chave: sessões, spool, locks
  • Conexão ao sistema: Teradata Studio / BTEQ / SQL Assistant

Módulo 2: Introdução ao SQL no Teradata

  • SELECT básico, WHERE, ORDER BY
  • Tipos de dados e casting
  • Funções matemáticas e de data
  • Usando ALIAS, CASE expressions
  • Operadores específicos do Teradata (TOP, QUALIFY, SAMPLE)
  • Prática guiada: consultas em tabelas reais

Módulo 3: Joins, Subqueries e Operadores de Conjunto

  • INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN
  • Joins sem cláusula ON (produto cartesiano)
  • Subqueries escalares e correlacionadas
  • UNION, INTERSECT, MINUS
  • Exercícios práticos de integração de dados

Módulo 4: Funções Analíticas e OLAP

  • RANK(), ROW_NUMBER(), DENSE_RANK()
  • Particionamento de dados com PARTITION BY
  • Janelas com OVER() e ORDER BY
  • LAG(), LEAD(), FIRST_VALUE()
  • Casos de uso: KPIs, tendências, valores acumulativos

Módulo 5: Management de Dados e Tabelas

  • Tipos de tabela: permanentes, voláteis, temporárias globais
  • Criando e usando índices secundários e de junção
  • Operações INSERT, UPDATE e DELETE
  • MERGE, UPSERT e controle de duplicatas
  • Transações e controle de locks

Módulo 6: Otimização e Ajuste de Desempenho

  • Otimizador do Teradata: como ele escolhe planos de execução
  • Usando EXPLAIN e COLLECT STATISTICS
  • Skew e como evitá-lo
  • Melhores práticas para design de consultas
  • Identificação de gargalos (spool, locks, redistribuição)
  • Prática: comparando consultas otimizadas e não-otimizadas

Módulo 7: Particionamento e Compressão de Dados

  • Tipos de partição: Range, Case, Multi-Level
  • Benefícios e uso prático em consultas grandes
  • Compressão de Nível de Bloco (BLC) e Colunar
  • Vantagens e limitações

Módulo 8: Carregamento e Extração de Dados

  • TPT (Teradata Parallel Transporter) vs. FastLoad / MultiLoad
  • Carregamento em massa vs. inserções por lote
  • Tratamento de erros e tentativas
  • Exportando resultados para arquivos ou sistemas externos
  • Automatização básica com scripts e utilitários

Módulo 9: Administração Básica para Usuários Técnicos

  • Papéis e permissões
  • Controle de recursos (Query Bands, Priority Scheduler)
  • Monitoramento com DBQLOGTBL, DBC.Tables, ResUsage
  • Melhores práticas para ambientes compartilhados

Módulo 10: Laboratório de Integração Final

  • Caso prático do início ao fim:
  • Carregamento de dados
  • Transformação e agregação
  • Construção de KPIs com funções OLAP
  • Otimização e EXPLAIN
  • Exportação final
  • Discussão sobre melhores práticas e erros comuns

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de bancos de dados relacionais e conceitos de SQL
  • Experiência com consulta a conjuntos de dados grandes ou trabalho em ambientes de dados
  • Familiaridade com objetivos de inteligência de negócios ou análise

Público-Alvo

  • Analistas de dados e profissionais de inteligência de negócios
  • Desenvolvedores de SQL e engenheiros de dados
  • Usuários técnicos que gerenciam ou otimizam dados em ambientes desde básico até avançados
 35 Horas

Declaração de Clientes (1)

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