Aprenda Engenharia de Dados do zero em 2026: O Guia Completo

Entendendo o papel de um engenheiro de dados

Antes de entrarmos em detalhes, vamos primeiro entender o que envolve o dia a dia de um engenheiro de dados.

Basicamente, a engenharia de dados se concentra em projetar e manter sistemas que lidam com dados de forma eficiente. Esses sistemas precisam funcionar em grande escala, processar dados rapidinho e garantir precisão. Veja como os engenheiros de dados passam seus dias de trabalho:

Projetando pipelines de dados

Os engenheiros de dados criam fluxos de trabalho que movem os dados da sua fonte (como bancos de dados, APIs ou registros) para um sistema de armazenamento central, como um warehouse ou data lake. Esse processo, chamado ETL (Extract, Transform, Load), envolve:

• Extraindo dados brutos de várias fontes.
• Limpar, transformar e formatar para que fique pronto para usar.
• Carregando-o em sistemas de armazenamento onde ele pode ser acessado para análise.

Na minha opinião, o processo de design é uma das partes mais divertidas de ser engenheiro de dados.

Otimizando o armazenamento de dados

Os engenheiros de dados garantem que os dados sejam armazenados de forma segura e eficiente. Eles escolhem os bancos de dados ou soluções de armazenamento certos dependendo do tipo e tamanho dos dados:

• Bancos de dados relacionais para dados estruturados, como pedidos de clientes.
• Bancos de dados nosql para dados não estruturados ou semiestruturados, como publicações em redes sociais.
• Soluções em nuvem como Amazon S3 ou Google Cloud Storage para escalabilidade e eficiência de custos.

Protegendo a qualidade dos dados

Dados de alta qualidade são necessários para uma análise precisa. É por isso que os engenheiros de dados fazem verificações para acompanhar a integridade, consistência e precisão dos dados durante todo o seu ciclo de vida. Isso inclui:

• Detectar e corrigir erros nos dados.
• Evitar registros duplicados ou incompletos.
• Criando regras de validação que automaticamente sinalizam problemas.

Na prática, as boas práticas de qualidade de dados são muitas vezes ignoradas. Isso é um erro, e eu recomendo que você inclua esse assunto na sua trilha de aprendizagem desde o começo, o que vai te destacar como engenheiro de dados. O curso Introdução à Qualidade dos Dados é um ótimo ponto de partida.

Trabalhando junto com outras equipes

Os engenheiros de dados trabalham junto com:

• Cientistas de dados para fornecer conjuntos de dados para machine learning e análises.
• Analistas para garantir que os painéis e relatórios tenham dados confiáveis.
• Engenheiros de software para integrar fluxos de trabalho de dados em aplicativos.

Os cientistas e analistas de dados são nossos stakeholders, ou seja, eles geralmente são os usuários finais dos nossos produtos de dados. Os engenheiros de software geralmente são os responsáveis por criar os dados que a gente usa. 

Então, ao entender as necessidades das diferentes equipes, os engenheiros de dados alinham a infraestrutura com os objetivos gerais da empresa.

Manter o desempenho do sistema

Com volumes de dados cada vez maiores, os pipelines e sistemas precisam continuar rápidos e escaláveis. Engenheiros de dados:

• Otimize os fluxos de trabalho para lidar com grandes conjuntos de dados.
• Implemente soluções que diminuam a latência e melhorem os tempos de processamento.

Isso se torna mais relevante dependendo do setor ou da empresa específica em que você trabalha como engenheiro de dados. O desempenho é sempre importante, mas é ainda mais importante se você sonha em trabalhar em uma empresa que lida com grandes quantidades de dados, como Netflix, Meta ou Amazon.

Não importa a empresa, a verdade é que a maior parte do seu tempo como engenheiro de dados vai ser dedicada a manter e melhorar os pipelines de dados!

Monitoramento e resolução de problemas

As coisas podem dar errado em qualquer sistema, e os engenheiros de dados garantem que esses problemas sejam detectados logo de cara! Eles criaram alertas e painéis para acompanhar:

• Falhas na tubulação.
• O sistema fica lento.
• Inconsistências nos dados.

Os engenheiros de dados geralmente lidam com pipelines de dados básicos, que são essenciais para o bom funcionamento de uma empresa. Eu sei disso porque, por muitos anos, fiz parte da escala de plantão da minha equipe. Nosso objetivo era resolver e corrigir problemas para manter os sistemas funcionando perfeitamente quando eles surgissem.

Engenharia de dados vs. Áreas relacionadas

A seção anterior esclareceu o que significa ser um engenheiro de dados. Mas, se você é totalmente novo nisso, pode estar se perguntando como isso difere de outras áreas relacionadas. Embora a engenharia de dados muitas vezes se misture com outras profissões, elas têm objetivos diferentes dentro do ecossistema de dados:

• Engenharia de dados:
• Foca na construção de infraestrutura para coletar, processar e armazenar dados.
• É sobre criar ferramentas e plataformas que outras equipes podem usar pra fazer análises ou modelagem.
• Exemplo de entrega: Um pipeline de dados que pega dados de APIs e coloca tudo num warehouse Redshift.
• Ciência de dados:
• Foca em extrair insights a partir de dados usando análise estatística e machine learning.
• Depende muito de conjuntos de dados pré-preparados, geralmente gerenciados por engenheiros de dados.
• Exemplo de resultado: 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 empresariais.
• Exemplo de resultado: Painéis mostrando as principais métricas de negócios ao longo do tempo.
• DevOps engineers:
• Trabalhe junto com os engenheiros de dados em áreas como implantação de sistemas e manutenção de infraestrutura.
• Focando principalmente na confiabilidade geral das aplicações, os engenheiros de dados são especialistas em sistemas focados em dados.

Habilidades necessárias para 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 trabalhe junto com as equipes de um jeito eficiente.

Vamos ver as principais habilidades que você precisa aprender ou praticar:

Habilidades de programação

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

A programação ajuda você a mexer nos dados, automatizar tarefas e criar sistemas robustos. Essas são as principais linguagens de programação que você deve focar, por ordem de importância:

1. Python: A linguagem preferida dos engenheiros de dados por ser simples e ter um monte de bibliotecas, tipo Pandas, NumPy e PySpark. Python é usado para scripts, manipulação de dados e construção de pipelines.
2. SQL: Uma habilidade essencial para consultar e gerenciar dados em bancos de dados relacionais. O SQL é essencial para escrever consultas eficientes para extrair e transformar dados.
3. Java/Scala: Essas linguagens são importantes quando se trabalha com estruturas de big data como o Apache Spark, porque oferecem um ótimo 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 Python para engenharia de dados, dá uma olhada no Programa de Engenheiro de Dados em Python, que oferece uma experiência de aprendizado estruturada e prática.

Se você é novo no SQL, o programa Fundamentos do SQL é um excelente ponto de partida para construir uma base sólida.

Modelagem de dados e gerenciamento de banco de dados

Um bom entendimento de bancos de dados e modelagem de dados garante que seus sistemas de dados sejam eficientes e escaláveis, o que é essencial para engenheiros de dados! 

Aqui está o que você precisa saber:

Bancos de dados relacionais

Bancos de dados relacionais como PostgreSQL, MySQL e Microsoft SQL Server são a espinha dorsal do armazenamento estruturado de dados. Como engenheiro de dados, você vai precisar:

• Esquemas de design que definem como os dados são organizados.
• Otimize as consultas para melhorar o desempenho e a eficiência.
• Entenda a indexação para acelerar a recuperação de dados.

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

Bancos de dados NoSQL

Sistemas nosql como MongoDB e Cassandra são feitos pra dados não estruturados ou semiestruturados. Eles são essenciais em situações em que:

• É importante ter flexibilidade no design do esquema.
• Os aplicativos precisam lidar com grandes volumes de dados em escala, como análises em tempo real ou dados de mídias sociais.

O curso Conceitos nosql é um ótimo jeito de aprender o básico e entender onde e como usar esses bancos de dados poderosos de forma eficaz.

Armazéns de dados

Os warehouses de dados são sistemas especializados, otimizados para consultas analíticas e relatórios. Ferramentas comoo Snowflake ( ), o Amazon Redshift e o Google BigQuery são muito usadas por engenheiros de dados para:

• Armazene e analise grandes volumes de dados históricos.
• Junta dados de várias fontes para inteligência empresarial.
• Garanta um desempenho rápido nas consultas para análises complexas.

DataCamp oferece cursos sobre todos esses data warehouses, além de armazenamento de dados em geral, pra você 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 feitos pra guardar dados brutos, sem processamento. Ao contrário dos data warehouses, os data lakes lidam com dados estruturados e não estruturados, o que os torna ideais para:

• Armazenando grandes conjuntos de dados para aplicações de machine learning ou IA.
• Apoiando casos de uso como armazenamento de registros, dados de IoT e dados de streaming.

Processos ETL

Como eu falei antes, projetar e gerenciar pipelines de dados é uma das principais responsabilidades de um engenheiro de dados. Então, você precisa conhecer os seguintes processos:

• Trecho de: Coletando dados de várias fontes, como APIs, bancos de dados ou registros.
• Transforme: Limpar e reorganizar os dados para que eles se encaixem no formato ou esquema necessário.
• Carregar: Armazenar os dados processados em warehouse ou lagos de dados para uso posterior.

Ferramentas como Apache Airflow e dbt facilitam a organização dos fluxos de trabalho ETL.

Dá uma olhada no curso ETL em Python pra começar com o pé direito! Depois, dá continuidade com os cursos Introdução ao Airflow e Introdução ao dbt.

Plataformas em nuvem

A nuvem é agora o padrão para armazenamento e processamento de dados devido à sua escalabilidade e economia. Então, é essencial conhecer bem a computação em nuvem! 

Claro, 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 costumam usar serviços como S3 (armazenamento), Glue (ETL) e Redshift (armazenamento de dados).
• Azure: Ferramentas como Synapse Analytics e Data Factory são usadas para criar e gerenciar fluxos de trabalho de dados.
• Google Nuvem Platform (GCP): O BigQuery e o Dataflow são soluções padrão para processamento e análise de dados em grande escala.

É essencial entender como implantar e gerenciar sistemas de dados nessas plataformas. Dá uma olhada no curso Entendendo a Computação em Nuvem pra ter uma visão geral excelente.

Tecnologias de big data

Com as organizações lidando com volumes enormes de dados, às vezes é necessário estar familiarizado com as tecnologias de big data. Como isso depende muito dos seus objetivos, eu colocaria isso como opcional.

• Apache Spark: Conhecido pela 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 processar dados à medida que são gerados, tornando-o útil para aplicações como análise de registros ou rastreamento de atividades do usuário.

Nesta fase, o curso Introdução ao PySpark é super recomendado. Depois, você pode continuar com a Introdução ao Kafka para enfrentar os desafios dos 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 resolução de problemas. Claro, isso não é só sobre engenharia de dados, mas acho que vale a pena falar disso aqui:

• : resolução de problemas: Você vai sempre se deparar com falhas no sistema, problemas com os dados ou lentidão no desempenho. A capacidade de analisar e resolver esses problemas rapidamente é fundamental.
• Colaboração: Como já falamos, os engenheiros de dados trabalham junto com cientistas de dados, analistas e outras equipes. Uma comunicação clara e a capacidade de se alinhar com os objetivos fazem de você um membro valioso da equipe.
• Comunicação: Explicar processos técnicos para pessoas que não são da área técnica costuma fazer parte do trabalho. Ser capaz de apresentar ideias de forma clara pode levar a melhores decisões.

Como aprender engenharia de dados: Roteiro passo a passo

Se você quer aprender engenharia de dados do zero e não tem experiência na área, esse roteiro é pra você!

Você vai estar mais do que pronto para começar a se candidatar a vagas de engenheiro de dados em 12 meses (ou menos, dependendo do seu nível de comprometimento).

Mudando de uma função parecida

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. Foi exatamente o que aconteceu comigo. Veja como:

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

Dica profissional: Destaque as habilidades transferíveis no seu currículo, como experiência com plataformas em nuvem, programação ou análise de dados. Com certeza pode ser uma vantagem!

Os melhores recursos para aprender engenharia de dados

Ok, agora você tem um plano específico, mas pra se tornar um engenheiro de dados habilidoso, é essencial usar materiais de aprendizagem de alta qualidade que ofereçam tanto conhecimento teórico quanto experiência prática.

Abaixo está uma lista selecionada de livros, cursos, certificações e recursos comunitários para te orientar:

Livros

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

• “Projetando aplicativos com uso intensivo de dados”, de Martin Kleppmann: Esse livro básico explica os princípios por trás dos sistemas de dados modernos, falando sobre sistemas distribuídos, modelagem de dados e processamento de fluxo.
• “O Kit de Ferramentas para Warehouse de Dados”, de Ralph Kimball: Um guia detalhado para projetar warehouse e sistemas ETL eficazes.
• Fundamentos da Engenharia de Dados, de Joe Reis e Matt Housley: Esse livro, perfeito pra quem tá começando, fala sobre as ferramentas, habilidades e conceitos que você precisa pra começar sua jornada na engenharia de dados.

Cursos

Cursos práticos e hands-on são essenciais para dominar ferramentas e tecnologias. Eu listei alguns cursos ao longo deste post, mas se você não sabe por onde começar, aqui estão algumas 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 no programa: Um programa completo pra dominar Python, SQL e ferramentas essenciais como Apache Airflow e Git.

Projetos orientados

Depois de fazer alguns cursos, use o que aprendeu em projetos práticos. Aqui estão alguns guiados, que incluem conjuntos de dados e instruções passo a passo:

• Criando um canal de dados de varejo
• Fazendo uma revisão de código
• Limpar um conjunto de dados de pedidos com o PySpark

Certificações

As certificações mostram que você sabe das coisas e aumentam suas chances de conseguir um emprego. Quando estiver pronto, pense nessas opções:

• Certificação de Engenheiro de Dados DataCamp: Certificação completa em Python, SQL e gerenciamento de pipeline de dados.
• Engenheiro de dados certificado pela AWS - Associado: Valida as habilidades e conhecimentos em serviços essenciais da AWS relacionados a dados.
• Google Professional Data Engineer: Valida as habilidades em projetar e gerenciar sistemas de dados no Google Nuvem.
• Engenheiro de Dados Associado do Microsoft Azure: Foca na criação de soluções de dados no Azure.
• Engenheiro de Dados Associado Certificado pela Databricks: Ideal para ambientes Spark e Databricks.

Erros comuns a evitar ao aprender engenharia de dados

Enquanto você se prepara para se tornar um engenheiro de dados, é fácil cair em algumas armadilhas que podem atrasar seu progresso ou limitar seu potencial de carreira. 

Aqui estão alguns erros comuns a serem evitados — e dicas sobre como evitá-los.

1. Focar demais na teoria sem praticar na vida real

A engenharia de dados é uma área super prática! Embora seja importante entender os conceitos básicos, o sucesso na vida real depende da sua capacidade de aplicar esse conhecimento.

O que acontece:

• Você pode acabar gastando muito tempo lendo livros ou fazendo cursos sem criar projetos de verdade.
• Os empregadores geralmente dão prioridade aos candidatos que mostram experiência prática em vez de só conhecimento teórico.

Como evitar isso:

• Combine cada novo conceito que você aprender com um pequeno projeto para colocá-lo em prática. 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 competições Kaggle que exigem habilidades em engenharia de dados.
• Use ferramentas como o GitHub para mostrar seus projetos práticos a possíveis empregadores.

2. Ignorando a importância das habilidades interpessoais

Os engenheiros de dados não trabalham sozinhos. Você vai trabalhar junto com cientistas de dados, analistas, desenvolvedores de software e equipes de negócios, então habilidades interpessoais são tão importantes quanto o conhecimento técnico.

O que acontece:

• Uma comunicação ou colaboração ruim pode levar a objetivos desalinhados e fluxos de trabalho ineficientes.
• Você pode ter dificuldade em explicar seu trabalho para pessoas que não são da área técnica, o que pode atrapalhar seu impacto.

Como evitar isso:

• Pratique explicar conceitos técnicos de forma simples, principalmente para quem não é da área técnica.
• Desenvolva habilidades de trabalho em equipe e escuta ativa colaborando em projetos em grupo.

3. Usando ferramentas e tecnologias ultrapassadas

O mundo da tecnologia está sempre mudando, e a engenharia de dados não é diferente! Usar ferramentas antigas pode te deixar menos competitivo no mercado de trabalho e limitar sua capacidade de criar sistemas modernos e escaláveis.

O que acontece:

• Você pode se concentrar em ferramentas antigas, como o MapReduce, quando alternativas mais eficientes, como o Apache Spark, já são bem usadas.
• Os empregadores esperam que você conheça plataformas modernas de nuvem, como AWS, Azure e GCP; ignorar isso pode fazer com que você fique menos relevante.

Como evitar isso:

• Fique por dentro das 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 só de scripts SQL.
• Use o Apache Airflow para organizar o fluxo de trabalho em vez de fazer o agendamento manualmente.
• Inclua uma seção “ferramentas e tecnologias” no seu currículo para mostrar que você está por dentro dos padrões mais recentes do setor.

Conclusão

Tornar-se um engenheiro de dados é uma jornada emocionante que combina conhecimento técnico, criatividade e resolução de problemas. Você pode se dar bem nesse campo dinâmico seguindo trilhas de aprendizagem estruturadas, evitando erros comuns e sempre aprimorando suas habilidades. 

Aqui vai um resumo rápido do roteiro que eu propus:

1. Crie uma base sólida em programação e bancos de dados.
2. Domine processos ETL, pipelines de dados e computação em nuvem.
3. Mergulhe nas tecnologias de big data e nas ferramentas de processamento em tempo real (só se isso fizer parte dos seus objetivos específicos).
4. Use o que você aprendeu em projetos de portfólio que mostram o quanto você sabe.

Lembre-se: o sucesso na engenharia de dados não é só saber quais são as ferramentas e tecnologias certas, mas também aplicá-las para resolver problemas reais. Seja consistente, busque experiência prática e fique por dentro das últimas tendências.

Para ajudar na sua jornada, dá uma olhada nesses recursos do DataCamp:

• Certificação de Engenheiro de Dados: Valide suas habilidades e mostre sua experiência com uma certificação reconhecida pelo setor.
• Engenheiro de Dados em Python Carreira: Aprenda Python, SQL e ferramentas essenciais como Apache Airflow e dbt em um programa estruturado e prático.
• Entendendo a Engenharia de Dados: Um curso fácil para iniciantes que apresenta conceitos importantes como ETL, pipelines e integração na nuvem.