O stack moderno de engenharia de dados não para de crescer, assim como o tamanho e a complexidade dos dados nas organizações.
Com a ascensão do big data, as empresas buscam profissionais que não apenas coletem e processem dados, mas também armazenem e gerenciem tudo com eficiência em data warehouses na nuvem. Em especial, Google BigQuery, Snowflake e Amazon Redshift.
Embora conhecer Python e SQL seja essencial, um data engineer também precisa de experiência prática com as particularidades dos data warehouses em nuvem, como dialetos de SQL, tipos de dados, opções de escalabilidade e muito mais.

Além da trilha de carreira Data Engineer with Python, que já oferece um caminho completo para adquirir os fundamentos da engenharia de dados, temos o prazer de anunciar o novo projeto Exploring London’s Travel Network, feito para você praticar habilidades em Snowflake, Google BigQuery e Amazon Redshift.
Por dentro do projeto Exploring London’s Travel Network
Mais de 1,5 milhão de viagens são feitas diariamente na ampla rede da Transport for London (TFL).
Com tantos passageiros, turistas e moradores circulando todos os dias — como a maioria dos londrinos se locomove?
Neste projeto introdutório Exploring London’s Travel Network, você vai escrever consultas em SQL para descobrir os meios de transporte mais populares, analisar horários de pico e identificar os raros períodos em que o metrô (conhecido como "the tube" pelos locais) ficou menos movimentado. E mais: você interage diretamente com data warehouses modernos em nuvem — escolha entre Snowflake, BigQuery ou Redshift, ou conclua as três variações do projeto.

Se você já concluiu outros projetos da DataCamp, deve conhecer o DataLab, o notebook moderno de ciência de dados da DataCamp na nuvem.
O DataLab oferece integrações perfeitas com os bancos de dados SQL e data warehouses em nuvem mais populares, economizando horas de configuração e setup. Além disso, você acelera seu aprendizado com o DataLab AI Assistant, que sugere boas práticas para escrever código SQL e ajuda a corrigir erros.
Se quiser explorar o trabalho com data warehouses além do escopo do projeto, acesse o DataLab e pratique suas habilidades com integrações de dados de exemplo já pré-configuradas.

O stack moderno de engenharia de dados não para de crescer, assim como o tamanho e a complexidade dos dados nas organizações.
Com a ascensão do big data, as empresas buscam profissionais que não apenas coletem e processem dados, mas também armazenem e gerenciem tudo com eficiência em data warehouses na nuvem. Em especial, Google BigQuery, Snowflake e Amazon Redshift.
Embora conhecer Python e SQL seja essencial, um data engineer também precisa de experiência prática com as particularidades dos data warehouses em nuvem, como dialetos de SQL, tipos de dados, opções de escalabilidade e muito mais.
Além da trilha de carreira Data Engineer with Python, que já oferece um caminho completo para adquirir os fundamentos da engenharia de dados, temos o prazer de anunciar o novo projeto Exploring London’s Travel Network, feito para você praticar habilidades em Snowflake, Google BigQuery e Amazon Redshift.
Por dentro do projeto Exploring London’s Travel Network
Mais de 1,5 milhão de viagens são feitas diariamente na ampla rede da Transport for London (TFL).
Com tantos passageiros, turistas e moradores circulando todos os dias — como a maioria dos londrinos se locomove?
Neste projeto introdutório Exploring London’s Travel Network, você vai escrever consultas em SQL para descobrir os meios de transporte mais populares, analisar horários de pico e identificar os raros períodos em que o metrô (conhecido como "the tube" pelos locais) ficou menos movimentado. E mais: você interage diretamente com data warehouses modernos em nuvem — escolha entre Snowflake, BigQuery ou Redshift, ou conclua as três variações do projeto.
Se você já concluiu outros projetos da DataCamp, deve conhecer o DataLab, o notebook moderno de ciência de dados da DataCamp na nuvem.
O DataLab oferece integrações perfeitas com os bancos de dados SQL e data warehouses em nuvem mais populares, economizando horas de configuração e setup. Além disso, você acelera seu aprendizado com o DataLab AI Assistant, que sugere boas práticas para escrever código SQL e ajuda a corrigir erros.
Se quiser explorar o trabalho com data warehouses além do escopo do projeto, acesse o DataLab e pratique suas habilidades com integrações de dados de exemplo já pré-configuradas.