Aprenda engenharia de dados desde o início em 2025: Um guia completo

Engenharia de dados versus engenharia de dados Campos relacionados

A seção anterior esclareceu o que significa ser um engenheiro de dados. No entanto, se você for totalmente novo, talvez se pergunte como ele difere de outros campos relacionados. Embora a engenharia de dados muitas vezes se sobreponha a outras profissões, na verdade elas têm finalidades distintas no ecossistema de dados:

• Engenharia de dados:
• Concentra-se na criação de infraestrutura para coletar, processar e armazenar dados.
• Envolve a criação de ferramentas e plataformas que outras equipes podem usar para análise ou modelagem.
• Exemplo de entregável: Um pipeline de dados que ingere dados de APIs e os carrega em um data warehouse do Redshift.
• Ciência de dados:
• Concentra-se na extração de insights de dados usando análise estatística e aprendizado de máquina.
• Depende muito de conjuntos de dados pré-preparados, geralmente gerenciados por engenheiros de dados.
• Exemplo de entrega: Um modelo preditivo que prevê a rotatividade de clientes com base em dados históricos.
• Analistas de dados:
• Principalmente envolvido na interpretação e visualização de dados para a tomada de decisões comerciais.
• Exemplo de entrega: Painéis que mostram as principais métricas de negócios ao longo do tempo.
• Engenheiros de DevOps:
• Sobrepor-se aos engenheiros de dados em áreas como implantação de sistemas e manutenção de infraestrutura.
• Com foco principal em confiabilidade geral dos aplicativosos engenheiros de dados se especializam em sistemas focados em dados.

Habilidades necessárias para você se tornar um engenheiro de dados

Para se destacar como engenheiro de dados, você precisa de uma combinação de habilidades técnicas e interpessoais. Essas habilidades permitem que você crie sistemas de dados confiáveis, resolva problemas complexos e colabore efetivamente com as equipes.

Vamos detalhar as principais habilidades que você precisará aprender ou praticar:

Habilidades de programação

Eu diria que essa é a habilidade mais importante, pois a programação forma a base da engenharia de dados, que é um subconjunto especial da engenharia de software.

A programação ajuda você a manipular dados, automatizar tarefas e criar sistemas robustos. Estas são as principais linguagens de programação nas quais você deve se concentrar, em ordem:

1. Python: A linguagem preferida dos engenheiros de dados devido à sua simplicidade e ao vasto ecossistema de bibliotecas como Pandas, NumPy e PySpark. O Python é usado para criação de scripts, manipulação de dados e criação de pipelines.
2. SQL: Uma habilidade indispensável para consultar e gerenciar dados em bancos de dados relacionais. O SQL é essencial para que você escreva consultas eficientes para extrair e transformar dados.
3. Java/Scala: Essas linguagens são relevantes quando você trabalha com estruturas de Big Data, como o Apache Spark, pois oferecem um bom desempenho para lidar com grandes conjuntos de dados.

Se eu fosse começar a aprender engenharia de dados, primeiro me concentraria em Python e SQL e depois passaria para Java ou Scala, se necessário.

Para dominar o Python para engenharia de dados, explore o Data Engineer in Python Career Track, que oferece uma experiência de aprendizado estruturada e prática.

Se você é novo no SQL, o curso SQL Fundamentals é um excelente ponto de partida para criar uma base sólida.

Modelagem de dados e gerenciamento de banco de dados

Um sólido conhecimento de bancos de dados e modelagem de dados garante que seus sistemas de dados sejam eficientes e escalonáveis, o que é essencial para os engenheiros de dados! 

Aqui está o que você precisa saber:

Bancos de dados relacionais

Os bancos de dados relacionais como PostgreSQL, MySQL e Microsoft SQL Server são a espinha dorsal do armazenamento de dados estruturados. Como engenheiro de dados, você precisará:

• Projetar esquemas que definem como os dados são organizados.
• Otimize as consultas para obter desempenho e eficiência.
• Entenda a indexação para acelerar a recuperação de dados.

Para praticar, confira o curso Criando bancos de dados PostgreSQL. Se você é novo no Microsoft SQL Server, o curso Introduction to SQL Server é um ótimo recurso para começar.

Bancos de dados NoSQL

Os sistemas NoSQL, como o MongoDB e o Cassandra, foram projetados para dados não estruturados ou semiestruturados. Eles são essenciais em cenários em que:

• A flexibilidade no design do esquema é importante.
• Os aplicativos precisam lidar com grandes volumes de dados em escala, como análises em tempo real ou dados de mídia social.

O curso Conceitos de NoSQL é um excelente recurso para que você aprenda os fundamentos e saiba onde e como usar esses bancos de dados avançados de forma eficaz.

Armazéns de dados

Os data warehouses são sistemas especializados otimizados para consultas analíticas e geração de relatórios. Ferramentas como Snowflake, Amazon Redshift e Google BigQuery são comumente usadas por engenheiros de dados para:

• Armazenar e analisar grandes volumes de dados históricos.
• Agregue dados de várias fontes para obter inteligência comercial.
• Garanta um desempenho de consulta rápido para análises complexas.

O DataCamp oferece cursos sobre todos esses data warehouses, bem como sobre data warehousing em geral, para que você possa começar:

• Introdução ao Snowflake
• Introdução ao Redshift
• Introdução ao BigQuery

Lagos de dados

Os data lakes, como os criados no Amazon S3, Azure Data Lake ou Google Cloud Storage, são projetados para armazenar dados brutos e não processados. Diferentemente dos data warehouses, os data lakes lidam com dados estruturados e não estruturados, o que os torna ideais para:

• Armazenamento de grandes conjuntos de dados para aplicativos de aprendizado de máquina ou IA.
• Suporte a casos de uso como armazenamento de logs, dados de IoT e dados de streaming.

Processos de ETL

Como mencionei anteriormente, projetar e gerenciar pipelines de dados é uma das principais responsabilidades de um engenheiro de dados. Portanto, você precisa estar familiarizado com os seguintes processos:

• Extrato: Coleta de dados de várias fontes, como APIs, bancos de dados ou registros.
• Transforme: Limpar e remodelar dados para que se ajustem ao formato ou esquema exigido.
• Carregar: Armazenar os dados processados em data warehouses ou lagos para uso posterior.

Ferramentas como Apache Airflow e dbt simplificam a orquestração de fluxos de trabalho de ETL.

Para começar, dê uma olhada no curso ETL em Python! Em seguida, continue com os cursos Introduction to Airflow e Introduction to dbt.

Plataformas de nuvem

A computação em nuvem é agora o padrão para armazenar e processar dados devido à sua escalabilidade e economia. Portanto, você deve estar familiarizado com a computação em nuvem! 

É claro que você não precisa conhecer todos os serviços. Concentre-se apenas naqueles que são relevantes para a engenharia de dados. Por exemplo:

• AWS (Amazon Web Services): Os engenheiros de dados usam amplamente serviços como S3 (armazenamento), Glue (ETL) e Redshift (armazenamento de dados).
• Azure: Ferramentas como o Synapse Analytics e o Data Factory são usadas para criar e gerenciar fluxos de trabalho de dados.
• Google Cloud Platform (GCP): O BigQuery e o Dataflow são soluções padrão de processamento e análise de dados em grande escala.

É imprescindível que você entenda como implantar e gerenciar sistemas de dados nessas plataformas. Confira o curso Understanding Cloud Computing para ter uma excelente visão geral.

Tecnologias de Big Data

Com as organizações lidando com grandes volumes de dados, às vezes é necessário que você esteja familiarizado com as tecnologias de big data. Como isso depende muito de suas metas, eu listaria isso como opcional.

• Apache Spark: Conhecido por sua velocidade e versatilidade, o Spark é usado para processamento e análise de dados distribuídos.
• Kafka: Uma ferramenta popular para streaming de dados em tempo real, o Kafka permite que você processe dados à medida que são gerados, o que o torna útil para aplicativos como análise de logs ou rastreamento de atividades do usuário.

Nesse estágio, o curso Introduction to PySpark é altamente recomendado. Depois, você pode continuar com a Introdução ao Kafka para enfrentar os desafios de dados em tempo real. 

Habilidades interpessoais

Embora as habilidades técnicas sejam essenciais, as habilidades interpessoais são necessárias para o sucesso em ambientes de equipe e cenários de solução de problemas. Obviamente, isso não é específico da engenharia de dados, mas acredito que vale a pena mencioná-lo nesse contexto:

• Solução de problemas: Você frequentemente enfrentará falhas no sistema, discrepâncias de dados ou gargalos de desempenho. A capacidade de analisar e resolver esses problemas rapidamente é fundamental.
• Colaboração: Conforme mencionado anteriormente, os engenheiros de dados trabalham em estreita colaboração com cientistas de dados, analistas e outras equipes. A comunicação clara e a capacidade de alinhar metas fazem de você um membro valioso da equipe.
• Comunicação: Explicar processos técnicos para partes interessadas não técnicas geralmente faz parte do trabalho. A capacidade de apresentar ideias com clareza pode melhorar a tomada de decisões.

Como aprender engenharia de dados: Roteiro passo a passo

Se o seu objetivo é aprender engenharia de dados do zero e você não tem experiência em uma área relacionada, o roteiro a seguir é para você!

Você estaria mais do que pronto para começar a se candidatar a cargos de engenharia de dados em 12 meses (ou menos, dependendo do seu nível de comprometimento).

Transição de uma função relacionada

Se você já trabalha em uma área relacionada, como desenvolvimento de software, análise de dados ou DevOps, a transição para a engenharia de dados pode ser mais tranquila. Esse foi exatamente o meu caso. Veja como:

1. Desenvolvedores de software:
• Aproveite sua experiência em programação para aprender Python e SQL.
• Concentre-se na criação de pipelines de ETL e na exploração de ferramentas de big data.
• Transforme seu conhecimento de design de sistemas em sistemas de dados dimensionáveis.
2. Analistas de dados:
• Aprofunde seus conhecimentos sobre SQL e otimização de banco de dados.
• Aprenda Python para automação e transformação de dados.
• Transição para a criação de pipelines e exploração de conceitos de big data.
3. Engenheiros de DevOps:
• Use sua experiência em implantação de sistemas para trabalhar com plataformas de nuvem.
• Aprenda as ferramentas de ETL e concentre-se na orquestração de dados.
• Transforme seu conhecimento de infraestrutura em fluxos de trabalho com foco em dados.

Dica profissional: Destaque as habilidades transferíveis em seu currículo, como experiência com plataformas de nuvem, programação ou análise. Isso certamente pode ser uma vantagem!

Principais recursos para aprender engenharia de dados

Ok, agora você tem um roteiro específico, mas para se tornar um engenheiro de dados qualificado, é essencial utilizar materiais de aprendizagem de alta qualidade que forneçam conhecimento teórico e experiência prática.

Abaixo está uma lista selecionada de livros, cursos, certificações e recursos da comunidade para orientar você:

Livros

Os livros oferecem uma compreensão profunda dos conceitos e das práticas recomendadas de engenharia de dados.

• "Designing Data-Intensive Applications", de Martin Kleppmann: Este livro fundamental explica os princípios por trás dos sistemas de dados modernos, abrangendo sistemas distribuídos, modelagem de dados e processamento de fluxo.
• "The Data Warehouse Toolkit", de Ralph Kimball: Um guia detalhado para projetar data warehouses e sistemas ETL eficazes.
• "Fundamentals of Data Engineering" (Fundamentos da engenharia de dados), de Joe Reis e Matt Housley: Este livro, perfeito para iniciantes, abrange as ferramentas, as habilidades e os conceitos de que você precisa para iniciar sua jornada na engenharia de dados.

Cursos

Os cursos práticos são essenciais para que você domine as ferramentas e as tecnologias. Listei alguns cursos ao longo desta postagem do blog, mas se você não souber por onde começar, aqui estão ótimas opções:

• Entendendo a engenharia de dados: Um curso introdutório que explica os fundamentos da engenharia de dados, incluindo pipelines e ETL.
• Engenheiro de dados em Python - Plano de carreira: Um programa abrangente para você dominar Python, SQL e ferramentas essenciais como Apache Airflow e Git.

Projetos guiados

Depois de concluir alguns cursos, aplique seus conhecimentos com projetos práticos. Aqui estão algumas orientações, que incluem conjuntos de dados e instruções passo a passo:

• Criação de um pipeline de dados de varejo
• Execução de uma revisão de código
• Limpeza de um conjunto de dados de pedidos com o PySpark

Certificações

As certificações validam seu conhecimento e aumentam sua empregabilidade. Considere as seguintes opções quando você estiver pronto:

• Certificação de engenheiro de dados do DataCamp: Certificação abrangente em Python, SQL e gerenciamento de pipeline de dados.
• Engenheiro de dados certificado pela AWS - Associado: Valida as habilidades e o conhecimento dos principais serviços da AWS relacionados a dados.
• Google Professional Data Engineer: Valida as habilidades de criação e gerenciamento de sistemas de dados no Google Cloud.
• Microsoft Azure Data Engineer Associate: Concentra-se na criação de soluções de dados no Azure.
• Associado de Engenheiro de Dados Certificado da Databricks: Ideal para ambientes Spark e Databricks.

Erros comuns que você deve evitar ao aprender engenharia de dados

À medida que você trabalha para se tornar um engenheiro de dados, é fácil cair em certas armadilhas que podem retardar seu progresso ou limitar seu potencial de carreira. 

Aqui estão alguns erros comuns aos quais você deve estar atento e dicas de como evitá-los.

1. Foco excessivo na teoria sem prática

A engenharia de dados é um campo altamente prático! Embora seja importante entender os conceitos subjacentes, o sucesso no mundo real depende da sua capacidade de aplicar esse conhecimento.

O que acontece:

• Você pode passar muito tempo lendo livros ou fazendo cursos sem criar projetos reais.
• Os empregadores geralmente priorizam candidatos que possam demonstrar experiência prática em vez de conhecimento teórico.

Como você pode evitar isso:

• Associe cada novo conceito que você aprender a um pequeno projeto para aplicá-lo. Por exemplo, depois de aprender sobre ETL, crie um pipeline para processar e armazenar dados de uma API pública.
• Participe de projetos de código aberto ou de competições da Kaggle que exijam habilidades de engenharia de dados.
• Use ferramentas como o GitHub para mostrar seus projetos práticos a possíveis empregadores.

2. Ignorar a importância das habilidades interpessoais

Os engenheiros de dados não trabalham isoladamente. Você colaborará com cientistas de dados, analistas, desenvolvedores de software e equipes comerciais, o que torna as habilidades interpessoais tão importantes quanto o conhecimento técnico.

O que acontece:

• A falta de comunicação ou colaboração pode levar a metas desalinhadas e fluxos de trabalho ineficientes.
• Você pode ter dificuldades para explicar seu trabalho a participantes não técnicos, o que prejudica seu impacto.

Como você pode evitar isso:

• Praticar a explicação de conceitos técnicos em termos simples, especialmente para públicos não técnicos.
• Desenvolva habilidades de trabalho em equipe e de escuta ativa colaborando em projetos de grupo.

3. Uso de ferramentas e tecnologias desatualizadas

O cenário tecnológico está em constante evolução, e a engenharia de dados não é exceção! Contar com ferramentas desatualizadas pode tornar você menos competitivo no mercado de trabalho e limitar sua capacidade de criar sistemas modernos e dimensionáveis.

O que acontece:

• Você pode se concentrar em ferramentas antigas, como o MapReduce, quando alternativas mais eficientes, como o Apache Spark, são amplamente adotadas.
• Os empregadores esperam familiaridade com plataformas de nuvem modernas, como AWS, Azure e GCP; ignorá-las pode tornar você menos relevante.

Como você pode evitar isso:

• Mantenha-se atualizado com as tendências do setor acompanhando blogs, boletins informativos e comunidades.
• Explore e experimente regularmente novas ferramentas e estruturas. Por exemplo:
• Aprenda dbt para transformação de dados em vez de depender apenas de scripts SQL.
• Use o Apache Airflow para orquestração de fluxo de trabalho em vez de agendamento manual.
• Inclua uma seção de "ferramentas e tecnologias" em seu currículo para destacar sua familiaridade com os padrões mais recentes do setor.

Conclusão

Tornar-se um engenheiro de dados é uma jornada empolgante que combina conhecimento técnico, criatividade e solução de problemas. Você pode prosperar nesse campo dinâmico seguindo um caminho de aprendizado estruturado, evitando erros comuns e desenvolvendo continuamente suas habilidades. 

Aqui está uma rápida recapitulação do roteiro que propus:

1. Crie uma base sólida em programação e bancos de dados.
2. Domine os processos de ETL, pipelines de dados e computação em nuvem.
3. Mergulhe nas tecnologias de big data e nas ferramentas de processamento em tempo real (somente se isso fizer parte de seus objetivos específicos).
4. Aplique seus conhecimentos por meio de projetos de portfólio que demonstrem sua experiência.

Lembre-se de que o sucesso na engenharia de dados não se resume a conhecer as ferramentas e tecnologias certas, mas sim a aplicá-las para resolver problemas do mundo real. Seja consistente, busque experiência prática e mantenha-se atualizado com as últimas tendências.

Para apoiar sua jornada, considere estes recursos do DataCamp:

• Certificação de engenheiro de dados: Valide suas habilidades e demonstre sua experiência com uma certificação reconhecida pelo setor.
• Engenheiro de dados em Python: Aprenda Python, SQL e ferramentas essenciais como Apache Airflow e dbt em um programa estruturado e prático.
• Entendendo a engenharia de dados: Um curso para iniciantes que apresenta os principais conceitos, como ETL, pipelines e integração na nuvem.