Como você se tornará um engenheiro de dados em 2025: 5 etapas para o sucesso na carreira

Trilhas de aprendizagem do engenheiro de dados

Se você está pensando em se tornar um engenheiro de dados, esta publicação do blog tem tudo o que você precisa saber. Exploraremos o que é um engenheiro de dados, quais são as funções e responsabilidades em seu trabalho diário e por que trabalhar como engenheiro de dados é uma ótima opção atualmente. Também analisaremos as habilidades e qualificações necessárias para você se tornar um engenheiro de dados e daremos algumas dicas para ajudá-lo a conseguir seu primeiro cargo no setor.

No entanto, em uma olhada rápida, você verá que o caminho de aprendizagem do engenheiro de dados técnicos é o seguinte: 

1. Tornar-se proficiente em programação em linguagens como Python e Scala. 
2. Aprenda automação e criação de scripts.
3. Entenda o gerenciamento de banco de dados e desenvolva suas habilidades em SQL.
4. Técnicas de processamento de dados mestre.
5. Aprenda a programar seus fluxos de trabalho.
6. Desenvolva seu conhecimento sobre computação em nuvem em plataformas como a AWS.
7. Desenvolva seu conhecimento de ferramentas de infraestrutura, como Docker e Kubernetes.
8. Mantenha-se atualizado com as tendências do setor.

Abordaremos muitos desses pontos em detalhes nesta publicação, enquanto exploramos como você pode se tornar um engenheiro de dados. 

O que é um engenheiro de dados? 

Os engenheiros de dados são responsáveis por estabelecer as bases para a aquisição, o armazenamento, a transformação e o gerenciamento de dados em uma organização. Eles gerenciam o projeto, a criação e a manutenção da arquitetura do banco de dados e dos sistemas de processamento de dados, garantindo que o trabalho subsequente de análise, visualização e desenvolvimento de modelos de machine learning possa ser realizado de forma contínua, segura e eficaz. 

Em resumo, os engenheiros de dados são os perfis mais técnicos no campo da ciência de dados, desempenhando um papel fundamental de ponte entre os desenvolvedores de software e aplicativos e os cargos tradicionais de ciência de dados. 

Os engenheiros de dados são responsáveis pelo primeiro estágio do fluxo de trabalho tradicional da ciência de dados: o processo de coleta e armazenamento de dados. Eles garantem que o grande volume de dados coletados de diferentes fontes se torne matéria-prima acessível para outros especialistas em ciência de dados, como analistas de dados e cientistas de dados. 

Por um lado, isso implica o desenvolvimento e a manutenção de infraestruturas de dados dimensionáveis com alta disponibilidade, desempenho e capacidade de integrar novas tecnologias. Por outro lado, os engenheiros de dados também têm a tarefa de monitorar o movimento e o status dos dados em todos esses sistemas.

Fluxo de trabalho da ciência de dados

O que faz um engenheiro de dados? 

Os engenheiros de dados são peças-chave no desenvolvimento e na manutenção da arquitetura de dados de qualquer empresa. Eles são especialistas na preparação de grandes conjuntos de dados para uso dos analistas. Quando um analista precisa interpretar as informações, o engenheiro de dados cria programas e rotinas para preparar os dados em um layout adequado.

Como resultado, o dia a dia do engenheiro de dados é executado fundamentalmente entre três processos: 

• Os processos de ETL (Extract, Transform, Load) incluem o desenvolvimento de tarefas de extração, transformação e carregamento de dados, bem como a movimentação de dados entre diferentes ambientes. 
• Processos de limpeza e modelagem de dados para que os dados cheguem de forma normalizada e estruturada às mãos de analistas e cientistas de dados. 
• Orquestração de dados para automatizar o agendamento, a coordenação e o gerenciamento de fluxos de trabalho de dados complexos e pipelines de dados.

No entanto, o processo de coleta e armazenamento de dados pode ser extremamente complexo. Pode haver diferentes fontes de dados envolvidas, e essas fontes de dados podem ter diferentes tipos de dados. À medida que o volume, a variedade e a velocidade dos dados disponíveis aumentam, também aumenta a complexidade do trabalho do engenheiro de dados. 

Os engenheiros de dados desenvolvem os chamados pipelines de dados para garantir que as tarefas realizadas sejam oportunas, robustas e dimensionáveis. Um pipeline de dados move os dados em estágios definidos, como, por exemplo, o carregamento de dados de um banco de dados local para um serviço em nuvem. 

Um recurso importante é que os pipelines automatizam esse movimento. Em vez de pedir a um engenheiro de dados que execute manualmente um programa toda vez que novos dados forem criados, ele poderá programar a tarefa para ser acionada de hora em hora, diariamente ou após um determinado evento.

Como o processo é automatizado, os pipelines de dados precisam ser monitorados. Felizmente, os alertas podem ser gerados automaticamente. Os pipelines de dados não são necessários para todos os projetos de ciência de dados, mas são necessários quando você trabalha com muitos dados de diferentes fontes, como é normalmente o caso em empresas orientadas por dados. Se você estiver interessado em saber como os pipelines de dados funcionam na prática, recomendamos que confira nosso curso Building Data Engineering Pipelines in Python.

Você ainda está se perguntando o que faz um engenheiro de dados? Confira nosso artigo completo para saber mais. 

Como se tornar um engenheiro de dados

A seguir, descrevemos as etapas que você precisa seguir para seguir uma carreira como engenheiro de dados. Você verá que as etapas exatas dependem um pouco de suas habilidades e experiência atuais, mas esse processo pode orientá-lo a se tornar um engenheiro de dados do zero. 

Etapa 1: Considere a formação e as qualificações do engenheiro de dados

A engenharia de dados ainda é um trabalho emergente. Por isso, apenas algumas universidades e faculdades oferecem cursos de engenharia de dados. Em geral, os engenheiros de dados têm formação em ciência de dados, engenharia de software, matemática ou em uma área relacionada a negócios. 

Dependendo do trabalho ou do setor, a maioria dos engenheiros de dados consegue seu primeiro emprego de nível básico depois de obter o diploma de bacharel. No entanto, dado o conjunto de habilidades altamente especializadas necessárias para realizar as tarefas dos engenheiros de dados, em muitos casos, o conhecimento e as competências prevalecem sobre a educação.

Portanto, se você deseja obter uma educação formal, certifique-se de escolher um curso que inclua arquitetura de sistema, programação e configuração de banco de dados no currículo.

Você também pode buscar opções como o programa DataCamp Data Engineer with Python, que ensinará a você todos os fundamentos necessários para criar uma arquitetura de dados eficaz, simplificar o processamento de dados e manter sistemas de dados em grande escala.

Etapa 2: Desenvolva suas habilidades de engenheiro de dados

Os engenheiros de dados precisam de um conjunto significativo de habilidades técnicas para realizar suas tarefas altamente complexas. No entanto, é muito difícil fazer uma lista detalhada e abrangente das habilidades e dos conhecimentos necessários para ter sucesso em qualquer função de engenharia de dados; afinal, o ecossistema da ciência de dados está evoluindo rapidamente, e novas tecnologias e sistemas surgem constantemente. Isso significa que os engenheiros de dados precisam aprender constantemente a acompanhar o ritmo dos avanços tecnológicos. 

Apesar disso, aqui está uma lista não exaustiva de habilidades que você precisará desenvolver para se tornar um engenheiro de dados: 

1. Aprenda sobre gerenciamento de banco de dados

Os engenheiros de dados passam uma parte considerável de seu trabalho diário operando bancos de dados, seja para coletar, armazenar, transferir, limpar ou simplesmente consultar dados. Portanto, os engenheiros de dados devem ter um bom conhecimento de gerenciamento de banco de dados. Isso significa ser fluente em SQL (Structured Query Language), a linguagem básica para interagir com bancos de dados, e ter experiência com alguns dos dialetos SQL mais populares, incluindo MySQL, SQL Server e PostgreSQL. 

Além dos bancos de dados relacionais, os engenheiros de dados precisam estar familiarizados com os bancos de dados NoSQL ("Not only SQL"), que estão se tornando rapidamente os sistemas de referência para Big Data e aplicativos em tempo real. 

Portanto, embora o número de mecanismos NoSQL esteja aumentando, os engenheiros de dados devem pelo menos entender a diferença entre os tipos de banco de dados NoSQL e os casos de uso de cada um deles. Se você está confuso sobre o NoSQL e como ele difere do SQL, nosso curso Conceitos de NoSQL é um ótimo lugar para esclarecer as coisas.

2. Aprenda a programar

Como em outras funções de ciência de dados, a codificação é uma habilidade obrigatória para os engenheiros de dados. Além do SQL, os engenheiros de dados usam outras linguagens de programação para uma ampla gama de tarefas. Há muitas linguagens de programação que podem ser usadas na engenharia de dados, mas Python é certamente uma das melhores opções.

Python é uma língua franca na ciência de dados e é perfeita para executar trabalhos de ETL e escrever pipelines de dados. Você pode ler mais sobre o uso do Python em uma postagem separada.  

Outro motivo para você usar o Python é sua grande integração com ferramentas e estruturas essenciais para a engenharia de dados, como o Apache Airflow e o Apache Spark. Muitas dessas estruturas de código aberto são executadas na máquina virtual Java. Se a sua empresa trabalha com essas estruturas, você provavelmente também precisará aprender Java ou Scala.

3. Aprenda sobre estruturas de computação distribuída

Nos últimos anos, os sistemas distribuídos se tornaram onipresentes na ciência de dados. Um sistema distribuído é um ambiente de computação no qual vários componentes estão espalhados por vários computadores (também conhecidos como cluster) em uma rede. 

Os sistemas distribuídos dividem o trabalho entre o cluster, coordenando os esforços para concluir o trabalho com mais eficiência. As estruturas de computação distribuída, como o Apache Hadoop e o Apache Spark, foram projetadas para o processamento de grandes quantidades de dados e fornecem as bases para alguns dos aplicativos de Big Data mais impressionantes. A experiência em uma dessas estruturas é importante para qualquer aspirante a engenheiro de dados.

4. Desenvolva seu conhecimento sobre a tecnologia de nuvem

A computação em nuvem é um dos tópicos mais quentes da ciência de dados. A demanda por soluções baseadas em nuvem está mudando rapidamente o cenário. Hoje, ser um engenheiro de dados implica, em grande parte, conectar os sistemas de negócios da sua empresa a sistemas baseados em nuvem.

Com o surgimento de serviços como Amazon Web Services (AWS), Azure e Google Cloud, todo o fluxo de trabalho de dados pode ocorrer na nuvem. Portanto, um bom engenheiro de dados deve conhecer e ter experiência no uso de serviços em nuvem, suas vantagens, desvantagens e sua aplicação em projetos de Big Data. Você deve, pelo menos, estar familiarizado com uma plataforma como AWS ou Azure, pois elas são as mais difundidas.

Para obter a primeira experiência prática com data warehouses em nuvem, experimente nosso projeto Exploring London's Travel Network. Ele oferece uma grande oportunidade de trabalhar com o Amazon Redshift, o Google BigQuery e o Snowflake diretamente no seu navegador.

5. Obter um conhecimento prático das estruturas de ETL 

Uma das principais funções dos engenheiros de dados é criar pipelines de dados com tecnologias ETL e estruturas de orquestração. Nesta seção, poderíamos listar muitas tecnologias, mas o engenheiro de dados deve conhecer ou se sentir confortável com algumas das mais conhecidas, como o Apache Airflow e o Apache NiFi. O Airflow é uma estrutura de orquestração. É uma ferramenta de código aberto para planejar, gerar e rastrear pipelines de dados. O NiFi é perfeito para um processo básico e repetível de ETL de big data.

6. Saiba mais sobre estruturas de processamento de fluxo

Alguns dos aplicativos de ciência de dados mais inovadores usam dados em tempo real. Como resultado, a demanda por candidatos familiarizados com estruturas de processamento de fluxo está aumentando. É por isso que aprender a usar ferramentas de processamento de streaming, como Flink, Kafka Streams ou Spark Streaming, é uma boa opção para engenheiros de dados que desejam levar suas carreiras para o próximo nível.

7. Aprenda a criar scripts

A maioria dos trabalhos e rotinas da nuvem e de outras ferramentas e estruturas de Big Data é executada usando comandos e scripts do shell. Os engenheiros de dados devem estar familiarizados com o terminal para editar arquivos, executar comandos e navegar pelo sistema. Saiba mais com nosso tutorial de script bash.

8. Desenvolva suas habilidades de comunicação

Por último, mas não menos importante, os engenheiros de dados também precisam de habilidades de comunicação para trabalhar em todos os departamentos e entender as necessidades dos analistas de dados, cientistas de dados e líderes de negócios. Dependendo da organização, os engenheiros de dados também podem precisar saber como desenvolver painéis, relatórios e outras visualizações para se comunicar com as partes interessadas.

Etapa 3: Trabalhe em seu portfólio de engenharia de dados

A próxima etapa para se tornar um engenheiro de dados é trabalhar em alguns projetos que demonstrarão suas habilidades e sua compreensão dos assuntos principais. Você pode conferir nosso guia completo sobre a criação de um portfólio de ciência de dados para se inspirar. 

Você vai querer demonstrar as habilidades que já descrevemos para impressionar os possíveis empregadores, o que significa trabalhar em uma variedade de projetos. O DataLab fornece um notebook colaborativo baseado em nuvem que permite que você trabalhe em seus próprios projetos, o que significa que você pode analisar dados, colaborar com outras pessoas e compartilhar insights. 

Você também pode aplicar seus conhecimentos a vários projetos de ciência de dados, o que lhe permite resolver problemas do mundo real a partir do seu navegador e, ao mesmo tempo, contribuir para o seu portfólio de engenharia de dados.

Quando se sentir pronto para explorar uma área de negócios específica de sua escolha, você poderá começar a se concentrar em obter conhecimento de domínio e trabalhar em projetos individuais relacionados a essa esfera específica.

Etapa 4: Candidate-se a seu primeiro emprego como engenheiro de dados

A engenharia de dados é um dos cargos mais procurados no setor de ciência de dados. Desde as grandes empresas de tecnologia do Vale do Silício até as pequenas startups que utilizam dados em todos os setores, as empresas estão procurando contratar engenheiros de dados para ajudá-las a escalar e aproveitar ao máximo seus recursos de dados. Ao mesmo tempo, as empresas estão tendo dificuldades para encontrar os candidatos certos, dado o conjunto de habilidades amplo e altamente especializado necessário para atender às necessidades de uma organização. 

Considerando esse contexto específico, não existe uma fórmula perfeita para você conseguir seu primeiro emprego em engenharia de dados. Em muitos casos, os engenheiros de dados chegam ao seu cargo após uma transição de outras funções de ciência de dados na mesma empresa, como cientista de dados ou administrador de banco de dados.

Em vez disso, se você estiver procurando oportunidades de engenharia de dados em portais de emprego, é importante ter em mente que há muitas vagas de emprego que incluem o título "engenheiro de dados", incluindo engenheiro de dados em nuvem, engenheiro de big data e arquiteto de dados. As habilidades e os requisitos específicos variam de cargo para cargo, portanto, a chave é encontrar uma correspondência mais próxima entre o que você sabe e o que a empresa precisa. 

Você pode conferir nosso guia completo sobre como se candidatar a empregos na área de ciência de dados para saber como se diferenciar dos outros candidatos. Você provavelmente precisará de um portfólio bastante completo que demonstre uma variedade de habilidades. Você também pode encontrar algumas informações úteis sobre o que os gerentes de contratação querem em nosso artigo sobre como escrever uma descrição de cargo de engenheiro de dados. 

Como você pode aumentar suas chances de conseguir um emprego de engenharia de dados?

A resposta é simples: continue aprendendo. Há muitos caminhos para você aprofundar seus conhecimentos e ampliar seu conjunto de ferramentas de engenharia de dados.

Você também pode optar por uma educação formal mais aprofundada, seja um bacharelado em ciência de dados ou ciência da computação, um campo estreitamente relacionado ou um mestrado em engenharia de dados. 

Além da educação, a prática é a chave para o sucesso. Os empregadores da área estão procurando candidatos com habilidades exclusivas e um forte domínio de software e linguagens de programação. Quanto mais você treinar suas habilidades de codificação em projetos pessoais e experimentar ferramentas e estruturas de Big Data, mais chances terá de se destacar no processo de inscrição. Para comprovar sua experiência, uma boa opção é obter uma certificação em engenharia de dados. 

Por fim, se você estiver tendo dificuldades para encontrar seu primeiro emprego como engenheiro de dados, considere a possibilidade de se candidatar a outros cargos de nível básico em ciência de dados. No final, a ciência de dados é um campo colaborativo com muitos tópicos e habilidades que são transversais às funções de dados. Esses cargos proporcionarão a você percepções e experiências valiosas que o ajudarão a conseguir o cargo de engenharia de dados dos seus sonhos. 

Etapa 5: Prepare-se para a entrevista de engenharia de dados

Normalmente, as entrevistas de engenharia de dados são divididas em partes técnicas e não técnicas. Você pode conferir nosso guia completo que explora as principais perguntas e respostas das entrevistas de engenharia de dados. 

No entanto, em resumo, você pode esperar perguntas relacionadas a quatro tópicos: 

Seu currículo e experiência

Os recrutadores vão querer saber sobre suas experiências relacionadas ao cargo de engenharia de dados. Não deixe de destacar seus trabalhos anteriores em cargos e projetos de ciência de dados em seu currículo e prepare-se para fornecer todos os detalhes sobre eles, pois essas informações são essenciais para que os recrutadores avaliem suas habilidades técnicas, resolução de problemas, comunicação e gerenciamento de projetos.

Programação

Essa é provavelmente a parte mais estressante de uma entrevista sobre ciência de dados. Geralmente, você será solicitado a resolver um problema com algumas linhas de código em um curto espaço de tempo usando Python ou uma estrutura de dados como o Spark. 

Por exemplo, seu exercício pode consistir em criar um pipeline de dados simples para carregar e limpar dados. Embora o problema não deva ser muito complexo, a tensão do momento pode afetar negativamente o seu desempenho. Se não estiver familiarizado com esse tipo de teste, você pode tentar praticar com algumas perguntas de codificação antes.

SQL

Você não irá longe em sua carreira de engenheiro de dados sem um sólido conhecimento em SQL. É por isso que, além do teste de programação, você pode ser solicitado a resolver um problema que envolva o uso de SQL. Normalmente, o exercício consistirá em escrever consultas eficientes para processar alguns dados em bancos de dados.

Projeto do sistema

Essa é a parte mais conceitual da entrevista técnica e, provavelmente, a mais difícil. Projetar arquiteturas de dados é uma das tarefas mais impactantes dos engenheiros de dados. Nesta parte, você será solicitado a projetar uma solução de dados de ponta a ponta, que normalmente compreende três aspectos: armazenamento de dados, processamento de dados e modelagem de dados. 

Dado o rápido crescimento do escopo dos ecossistemas de ciência de dados, as opções de design são infinitas. Você precisa estar pronto para discutir os prós e os contras e as possíveis compensações de suas escolhas.

Depois que você tiver concluído a parte técnica, a última etapa da entrevista de engenharia de dados consistirá em uma entrevista pessoal com um ou mais dos possíveis membros da equipe. O objetivo? Para descobrir quem você é e como se encaixaria na equipe. 

Mas lembre-se de que a entrevista com o engenheiro de dados é uma conversa de dois lados, o que significa que você também deve fazer perguntas para determinar se você se vê como parte da equipe. 

Expectativa salarial do engenheiro de dados

Os salários dos engenheiros de dados são altos em comparação com muitos empregos de TI, refletindo a demanda. Os valores variam de acordo com o país, a cidade e a antiguidade, mas podemos esboçar algumas faixas aproximadas (todos os valores são de pagamento anual antes dos impostos):

• Estados Unidos: As médias nacionais estão na faixa de US$ 120 mil a US$ 130 mil(o Indeed informa cerca de US$ 126.300). A Glassdoor até cita ~$ 153 mil como salário médio de engenheiro de dados em 2024. Os engenheiros de dados americanos iniciantes (0 a 3 anos) normalmente ganham entre US$ 80 e 90 mil, os de meio de carreira (~3 a 5 anos) em torno de US$ 110 a 115 mil e os seniores geralmente ultrapassam US$ 140 mil​. (Por exemplo, uma pesquisa mostrou que o júnior custa cerca de US$ 80 mil, o médio cerca de US$ 114 mil e o sênior cerca de US$ 142 mil.) Os principais centros tecnológicos pagam ainda mais: As funções no Vale do Silício ou em Nova York podem facilmente chegar a mais de US$ 180 mil para cargos sênior.

• Reino Unido/Europa: Em Londres, os engenheiros de dados de nível médio costumam ganhar entre £ 75 e 100 mil. A Morgan McKinley relata uma faixa de £75-100K em Londres para engenheiros de dados, com funções juniores (~0-3 anos) em torno de £50-75K e seniores (5+ anos) até £125K. Na Europa continental, os salários são geralmente mais baixos do que nos EUA: por exemplo, os engenheiros de dados na Alemanha ganham cerca de 50-70 mil euros em médiae números semelhantes (geralmente na faixa de € 60-80 mil) são comuns na Europa Ocidental.

• Ásia-Pacífico (APAC): Existe uma grande variação. Em Cingapura, os engenheiros de dados ganham aproximadamente S$ 120-170 mil por ano (cerca de US$ 90-125 mil)com cargos sênior que ultrapassam S$ 240 mil, de acordo com dados de recrutamento. Na Austrália, os engenheiros de dados de Sydney têm uma média de A$155K (~US$100K). Por outro lado, os salários na Índia são muito mais baixos: um engenheiro de dados típico pode ganhar cerca de ₹9-10 lakh (cerca de US$ 12 mil) por ano para os níveis inicial/médio (embora isso possa aumentar com a experiência, especialmente em multinacionais ou centros de startups).

Esses números destacam o efeito da antiguidade, bem como as diferenças regionais. Como diretriz, entrar no campo (júnior) rende talvez 50-70% da taxa de mercado de nível médio, enquanto as funções sênior/líder geralmente estão 20-40% acima da média do meio da carreira. Em última análise, a remuneração depende do custo de vida e do mercado local em cada região, mas a tendência geral é clara: a engenharia de dados tem uma remuneração muito competitivarefletindo sua importância estratégica.

Tendências que moldam a engenharia de dados

A função do engenheiro de dados está evoluindo junto com as novas tecnologias. As principais tendências que influenciam o campo incluem:

• Integração de IA e machine learning: À medida que as empresas adotam a IA, os engenheiros de dados desempenham um papel crucial no fornecimento de dados de alta qualidade aos sistemas de ML. Em vez de substituir a engenharia de dados, as ferramentas generativas de IA e ML estão impulsionando a demanda por melhores pipelines de dados . Os engenheiros de dados agora criam e mantêm a infraestrutura para modelos de treinamento e previsões de streaming na produção. Eles geralmente implementam práticas de DataOps/MLOps para automatizar fluxos de trabalho e garantir que os modelos possam acessar os dados de que precisam. Na verdade, os engenheiros de dados estão se tornando facilitadores da IA, construindo os conjuntos de dados grandes e limpos de que a IA precisa para ter sucesso.

• Dados em tempo real e de fluxo contínuo: A era do ETL somente em lote está desaparecendo. As empresas exigem cada vez mais insights em tempo real, por isso os engenheiros de dados estão recorrendo a plataformas de streaming (Kafka, Flink, Spark Streaming) e até mesmo à computação de ponta. Os modernos sistemas de streaming permitem que as empresas processem eventos e atualizem análises instantaneamente, o que é uma grande vantagem competitiva. Os avanços em 5G e computação de borda significam que os dados podem ser coletados e processados perto de sua fonte com latência muito baixa. Os engenheiros de dados, portanto, devem projetar pipelines de baixa latência e ser fluentes em estruturas de processamento de fluxo. Na prática, você trabalhará com frequência em pipelines que ingerem e transformam dados continuamente (por exemplo, fluxos de cliques, dados de sensores ou feeds de log) para alimentar painéis ao vivo e alertas automatizados.

• Arquiteturas de malha de dados e tecido de dados: À medida que as plataformas de dados são dimensionadas, as organizações estão repensando as arquiteturas centralizadas. O conceito de malha de dados - que trata cada domínio de negócios como um "miniproduto de dados" pertencente à sua equipe de domínio - ganhou popularidade. Os engenheiros de dados podem trabalhar em equipes multifuncionais que possuem domínios de dados específicos (dados de marketing, dados de vendas, etc.) em vez de todos os dados serem gerenciados por uma única equipe central. Enquanto isso, também estão surgindo arquiteturas de estrutura de dados, que usam metadados unificados e camadas de integração para unir dados em vários silos.
  
  A Gartner observa que ambas as abordagens (mesh e fabric) são tópicos importantes: mesh para descentralização e "dados como um produto", e fabric para integração de dados distribuídos. Na prática, novas plataformas e ferramentas (como lagos específicos de domínio, serviços de catálogo e pipelines de dados automatizados) ajudam a implementar esses padrões. A lição para um engenheiro de dados é estar preparado para trabalhar em equipes orientadas por domínio e entender os sistemas modernos de metadados/catálogos. (É importante ressaltar que os analistas alertam que a malha de dados ainda é uma prática em evolução e é frequentemente usada em conjunto com soluções de malha de dados.)

• Modernização nativa da nuvem: Quase toda a engenharia de dados agora é executada na nuvem. As empresas estão migrando de data warehouses locais para data warehouses e lakehouses em nuvem (Snowflake, Redshift, Azure Synapse, Databricks, etc.). As arquiteturas nativas da nuvem - pipelines sem servidor, streaming gerenciado (por exemplo, Kinesis, Pub/Sub) e armazenamento escalável - são as principais tendências. Portanto, os engenheiros de dados devem ser qualificados em serviços de nuvem e automação (infraestrutura como código, CI/CD para pipelines de dados). Adotar ferramentas nativas da nuvem significa que você pode aumentar/diminuir a escala da computação sob demanda, otimizar os custos e concentrar-se na lógica dos dados em vez de nas operações do servidor. Em resumo, as plataformas de dados estão sendo modernizadas para a era da nuvem, e os engenheiros de dados conduzem essa modernização.

• Ferramentas de governança e qualidade de dados: Com o aumento do volume de dados e das regulamentações, as ferramentas de governança, linhagem e qualidade de dados (catálogos de dados, pipelines orientados por contrato, observabilidade) estão amadurecendo. Os contratos de dados e os registros de esquemas (automatizando acordos entre produtores e consumidores de dados) são tendências, garantindo que as equipes não quebrem os pipelines umas das outras. Como engenheiro de dados, você pode trabalhar com novas estruturas e ferramentas de governança (como Great Expectations, Monte Carlo ou catálogos de dados de código aberto) para ajudar sua organização a confiar em seus dados. (Por exemplo, uma tendência é usar "contratos de dados" para impor esquemas consistentes entre as equipes.)

• DevOps e automação: Por fim, a linha entre a engenharia de software e a engenharia de dados continua a se confundir. Muitas organizações adotam práticas de DevOps para dados (geralmente chamadas de DataOps ou MLOps). Isso significa controle de versão para código de dados, teste automatizado de pipelines de dados e fornecimento contínuo de infraestrutura de dados. As estruturas de automação (como o Apache Airflow para pipelines, Terraform ou CloudFormation para infraestrutura) agora são padrão. Manter-se capacitado nessas ferramentas e práticas de DevOps ajudará você a implantar soluções de dados com mais rapidez e confiabilidade.

Conclusão

A engenharia de dados é um dos empregos mais procurados no cenário da ciência de dados e é certamente uma ótima opção de carreira para aspirantes a profissionais de dados. Se você está determinado a se tornar um engenheiro de dados, mas não sabe como começar, recomendamos que siga nosso programa de carreira Engenheiro de dados com Python, que lhe dará o conhecimento sólido e prático de que você precisa para se tornar um especialista em engenharia de dados.