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Curso

Engenharia de Dados:

Introdução à Engenharia de Dados - Construindo sua Carreira

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Introdução_

O que você aprenderá_

  • Compreenda o papel da Engenharia de Dados dentro das empresas e no ecossistema de dados.
  • Entenda as principais etapas do ciclo de vida dos dados e sua importância para o negócio.
  • Conheça conceitos fundamentais como pipelines, ETL, ELT, Data Warehouse e Data Lake.
  • Visualize como diferentes componentes se conectam em arquiteturas modernas de dados.
  • Descubra as principais habilidades, responsabilidades e oportunidades de carreira na área.
  • Estruture seus primeiros passos para construir seu plano de desenvolvimento em Engenharia de Dados.

Público alvo_

Pessoas interessadas em trabalhar com dados — estudantes, profissionais de tecnologia e analistas — que desejam aprender a projetar, transformar e orquestrar pipelines, além de modelar armazenamentos e atuar com ferramentas como Python, SQL, Spark, Kafka e Airflow. Não exige conhecimento prévio.

Agnes Ruescas

Agnes Ruescas

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Engenheira de Dados, formada em Engenharia da Computação pela FIAP e pós-graduanda em Engenharia de Dados pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Atua na construção de pipelines, infraestrutura em nuvem e monitoramento de ambientes de dados. Com experiência em DevOps, traz uma visão prática sobre como colocar soluções de dados em produção com qualidade e escalabilidade, conectando teoria e mercado.

Curso atualizado em 16/04/2026

Ementa

  1. Papel do Engenheiro de dados

    • Apresentação
    • O que é a Engenharia de dados
    • Para saber mais: higienização de dados
    • Organizando dados de exibição de filmes para a Luz & Cena
    • Principais Resposabiliddes do Engenheiro de Dados
    • Garantindo a qualidade dos dados no ADOPET
    • Engenheiro vs Analista vs Cientista de dados
    • Análise de audiência para podcasts
    • Faça como eu fiz: engenharia de dados
    • O que aprendemos?
  2. Engenheiro de Dados nas Empresas

    • O valor dos dados
    • Personalização de produtos no Gatito Petshop
    • Exemplo de uso de dados
    • Detecção de fraudes na Jornada Viagens
    • Desafios do uso de dados nas organizacoes
    • Para saber mais: a resistência cultural na decisão baseada em dados
    • Resistência ao uso de dados no Cinetopia
    • Colaboracao pratica entre os profissionais
    • Integração de dados para otimizar vendas na Zoop
    • Faça como eu fiz: valor e integração
    • O que aprendemos?
  3. Ciclo de Vida dos Dados

    • Pipeline de dados
    • Para saber mais: arquitetura mista para pipelines de dados
    • Implementando pipelines de dados na plataforma Checklist
    • Por que precisamos de um ciclo de vida
    • Padronização de dados no Serenatto Café & Bistrô
    • Coleta e ingestao
    • Implementação de coleta de dados na Organo
    • Armazenamento
    • Estratégias de armazenamento para portfólios digitais
    • Processamento e transformação
    • Transformação de dados para personalização de pacotes de viagem
    • Consumo
    • Transformando dados em insights para a Playcatch
    • Faça como eu fiz: pipeline e ciclo de dados
    • O que aprendemos?
  4. Ferramentas da Engenharia de dados

    • Linguagens de programacao
    • Ferramentas de processamento
    • Otimizando o processamento de dados na Jornada Milhas
    • Orquestracao de pipelines
    • Sincronizando serviços no Gatito Petshop
    • Armazenamento de dados
    • Estratégias de armazenamento para dados de clientes na UseDev
    • Plataformas de nuvem
    • Para saber mais: gerenciamento de custos em cloud
    • Personalização de conteúdo na VideoFlowNow
    • Faça como eu fiz: pipeline de dados
    • O que aprendemos?
  5. Mercado de trabalho

    • Crescimento da area
    • Prevenção de ameaças cibernéticas com dados
    • Faixa Salarial e tendencia de remuneracao
    • Para saber mais: dados salariais em engenharia de dados
    • Habilidades conceituais e soft skills
    • Comunicação eficaz na Zoop
    • Faça como eu fiz: planejar carreira em dados
    • O que aprendemos?
  6. Plano de desenvolvimento e próximos passos

    • Avaliando seu ponto de partida
    • Planejando seu percurso de carreira
    • Para saber mais: gestão do tempo no estudo
    • Constância no aprendizado na VideoFlowNow
    • Constuindo seu portfolio
    • Participação em comunidades para a Meteora
    • Faça como eu fiz: avalie e planeje carreira
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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