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-# dio-curso-etl
+# Fundamentos de ETL com Python 🐍
+
 Curso oferecido para a DIO sobre ETL utilizando a linguagem Python e as bibliotecas pandas e pandera.
+
+> ### Objetivo do curso
+> Contexto do processo de ETL (Extract, Transform, and Load)
+>
+> ### Competências atendidas
+> - Conhecimento do processo de ETL de ponta-a-ponta
+> - Bibliotecas do Python para ETL
+>
+> ### Pré-requisito
+> - Conhecimento da linguagem de programação Python
+>
+> ### Percurso
+> 1. Aula → Introdução ao ETL
+> 2. Aula → Projeto ETL - Ambiente e definição
+> 3. Aula → Projeto ETL - Desenvolvimento
+
+
+## Introdução ao ETL
+
+### Definição
+
+<p align="center">
+  <img src="https://www.dadosaleatorios.com.br/post/etl-data-store/ETL_Fluxo.gif" alt="etl" width="600px" />
+</p>
+
+* **Extract** → os dados são extraídos de diferentes fontes de dados
+* **Transform** → propagados para a área de preparação de dados, onde são transformados e limpos.
+* **Load** → Carregados em outra fonte de dados (data warehouse, data lake, ...)
+
+O processo de ETL é feito de modo a tornar os **dados íntegros, consistentes, válidos** para que a tomada de decisão final seja adequada e certeira.
+
+### Por que precisamos?
+Tudo começa a partir da necessidade de tomada de decisão dos gestores organizacionais.
+
+Como os gestores tomam uma decisão? analisando dados - eles relacionam dados para gerar informação útil a tomada de decisão.
+
+No entanto, como juntar dados de diferentes fontes de informação?
+Relacionar dados de ERP, CRM, sites, planilhas, e de outras fontes, de modo consistente, organizado e confiável para tomar decisão.
+
+Os dados podem ser extraídos em lotes (Batch) ou em tempo real. E após serem transformados serão carregados na base de dados de consolidação.
+
+
+### Visão geral sobre ETL
+
+Dentro do processo de 
+
+<p align="center">
+  <img src="http://2.bp.blogspot.com/-dSnbfUATfoU/U7opdrbBKTI/AAAAAAAACkU/EAnBsiIyPaY/s1600/ETL-process-flow.jpeg" alt="etl process flow" width="600px" />
+</p>
+
+* Data Sources → as diferentes fontes de dados que armazenam os dados que vão ser extraídos e carregados para dentro do contexto da empresa (Data Warehouse, Data lake, ...)
+* Processo maior de ETL → Transformação:
+    * Data Validation 
+    * Data Cleaning
+    * Data Transforming
+    * Data Aggregating
+    * Data Summarization
+    * Data Normalization
+    * Data Loading
+* Data flow/Pipeline → segmentação do processo
+
+### Ferramentas
+
+#### Para saber mais
+
+* https://airflow.apache.org/
+* https://luigi.readthedocs.io/en/stable/
+* https://www.bonobo-project.org/
+* http://bubbles.databrewery.org/
+* https://petl.readthedocs.io/en/stable/
+* https://pandas.pydata.org/
+
+### Referências