Engenharia de Dados
Engenharia de dados é uma das carreiras mais valorizadas da tecnologia. Você constrói a infraestrutura que abastece dashboards, análises e IA: pipelines ETL, data warehouses, orquestração e processamento em escala.
Gere um curso personalizado de Engenharia de Dados
Adaptado ao seu nível, focado no que você precisa aprender.
Por que aprender Engenharia de Dados
Engenharia de dados é uma das carreiras mais valorizadas da tecnologia. Você constrói a infraestrutura que abastece dashboards, análises e IA: pipelines ETL, data warehouses, orquestração e processamento em escala.
Pré-requisitos sugeridos
- SQL intermediário (JOINs, agregações, CTEs)
- Python básico (variáveis, funções, manipulação de arquivos)
- Noção de terminal e linha de comando
Roteiro recomendado de aprendizado
Esse é o caminho geral pra aprender Engenharia de Dados — a IA do Souly gera um plano sob medida pro seu nível e ritmo.
- Fundamentos e modelagem (6h) — Diferença entre OLTP e OLAP, star schema vs snowflake, normalização vs desnormalização. Entender por que modelagem errada quebra todo o pipeline downstream.
- ETL com Python e SQL (10h) — Construir pipelines ETL do zero: extrair de APIs e bancos, transformar com pandas/SQL e carregar em banco analítico. Tratar erros, idempotência e logging desde o início.
- Orquestração de workflows (8h) — Conceitos de DAG, dependências e retry. Praticar com Airflow ou Prefect: agendar extrações, encadear transformações e monitorar falhas. Entender por que cron não escala.
- Cloud e armazenamento (8h) — Data lakes vs data warehouses. Formatos colunares (Parquet, ORC). Introdução a serviços gerenciados (BigQuery, Redshift, Snowflake). Particionamento e custo por query.
- Processamento em escala (8h) — Quando pandas não basta: Spark (PySpark) pra datasets grandes, conceitos de distribuição e paralelismo. Batch vs streaming. Praticar com dataset real acima de 1 GB.
O que você recebe
Curso gerado sob medida com o formato abaixo.
- 4-6 módulos progressivos (do básico ao avançado)
- 15-30 aulas com atividades interativas
- Quiz, flashcards e exercícios práticos
- Certificado ao concluir
- Mapa visual do progresso
Perguntas frequentes
Engenharia de dados é difícil?
Exige mais habilidades técnicas que análise: programação, SQL avançado, cloud e sistemas distribuídos. Mas o caminho é progressivo. Quem já sabe SQL e Python tem metade do trabalho feito.
Qual a diferença entre engenheiro e analista de dados?
Analista responde perguntas de negócio com dados prontos. Engenheiro constrói a infraestrutura que disponibiliza esses dados: pipelines, transformações, armazenamento e monitoramento.
Preciso saber cloud pra começar?
Não pra estudar. Comece com tudo local (PostgreSQL, Airflow em Docker). Cloud entra quando você entende os conceitos e precisa escalar. Os fundamentos são os mesmos em qualquer provider.
Python ou Java pra engenharia de dados?
Python domina em ferramentas modernas (Airflow, dbt, pandas, PySpark). Java/Scala ainda aparecem em ecossistemas Hadoop e Spark legado. Pra começar em 2026, Python é a escolha pragmática.
Qual ferramenta de orquestração aprender?
Airflow é o padrão de mercado e o mais pedido em vagas. Prefect e Dagster são alternativas modernas com melhor experiência de desenvolvimento. Qualquer um ensina os conceitos (DAGs, dependências, retry).
Pronto para começar?
A geração leva poucos minutos e o curso é seu para sempre.
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