Explorando dados com serviços AWS

Projeto feito como parte do bootcamp DIO Ciência de Dados Unimed BH

Serviços utilizados nessa atividade prática

• Amazon S3
• Amazon Glue
• Amazon Athena
• Amazon QuickSight

Etapas para desenvolvimento

Criar bucket no Amazon S3

• Amazon S3 Console -> Buckets -> Create bucket -> Bucket name [nome_do bucket] - Create bucket
• Create folder (Criar uma pasta chamada /output e outra com o nome do seu conjunto de dados. Este nome irá definir o nome da tabela criada no Glue)
• Upload dos arquivos de dados localizados na pasta /data

Criar Glue Crawler

• Amazon Glue Console -> Crawlers -> Add Crawler
• Source type [Data Stores] -> Crawl all folders
• Data store [S3] -> Include path [caminho do diretório dos dados de entrada]
• Create IAM Role
• Frequency [Run on demand]
• Database name [seu_nome_de_db]
• Group behavior [Create a single schema for each S3 path]
• Finish
• Databases -> Tables -> Visualizar dados das tabelas criadas

Criar aplicação no Amazon Athena

• Query editor -> Settings -> Manage settings -> Query result location and encryption -> Browse S3 -> selecionar o bucket criado
• Selecionar Database -> criar queries (exemplos na pasta /src)
• Verificar queries não salvas no bucket criado no S3
• Salavar queries -> Executar novamente -> Verificar no bucket criado no S3

Criando nova tabela

• Generate table DDL
• Copiar a query gerada
• Selecionar o DB e criar a nova tabela em uma nova query

Visualizar dados no Amazon QuickSight

• Signup (caso não tenha conta) -> Escolher [Standard]
• Datasets -> Create new dataset -> Athena -> Name [NomeDoDataSet] -> Create
• Select database -> select table -> Edit or preview -> Save & visualize
• Criar visualizações selecionando colunas, criando filtros e parâmetros e selecionando Visual types para gráficos.

Eliminar recursos

• Exluir os elementos criados

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