Neste vídeo, falo sobre como criar um pipeline de ETL utilizando AWS Glue, IAM, S3 e Athena para processar e analisar grandes volumes de dados na nuvem. Como engenheiro de dados, é essencial construir fluxos eficientes e escaláveis, e a AWS oferece um ecossistema robusto para isso. Aqui, você aprenderá a orquestrar a extração, transformação e carga (ETL) de dados de forma automatizada, garantindo segurança e otimização de custos. Siga este guia passo a passo e descubra como integrar essas ferramentas para criar um pipeline completo. Deixe suas sugestões e feedbacks para moldar futuros conteúdos! 🔔 Inscreva-se : @datauniverseblog?sub_confirmation=1 👍 Dê um like para me ajudar a trazer mais vídeos como esse 💬 Dúvidas? Comente para que eu possa auxiliar ______________________ ⏰ Timeline ___________________________ 00:00 - Introdução e pré requisitos 04:30 - Arquivos e código 06:30 - Criação dos buckets no S3 08:40 - Configuração do IAM 11:20 - Criação do pipeline e Crawler AWS Glue 31:00 - Utilizando o Athena para fazer consultas ______________________ ⏰ Links úteis ___________________________ 👉 Curso de Análise de Dados: 👉 Acesse meu Blog: Tags: #awsglue #amazons3 #aws #ETL #PipelineDeDados #AWSAthena #Pyspark