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Curso

Introdução à Engenharia de Dados

BásicoNível de habilidade
Atualizado 04/2026
Descubra como os engenheiros de dados estabelecem as bases que tornam a ciência de dados possível. Sem programação!
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TheoryData Engineering
2 h
11 vídeos
32 Exercícios
2,300 XP
350K+
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Descrição do curso

Entenda os fundamentos da engenharia de dados


Neste curso, você aprenderá sobre as principais responsabilidades de um engenheiro de dados, como ele facilita o fluxo de dados em uma organização e a diferença entre engenheiros de dados e cientistas de dados. Por meio de exercícios práticos, você acompanhará a Spotflix, uma empresa fictícia de streaming de música, para entender como seus engenheiros de dados coletam, limpam e catalogam seus dados.

Aplicar em casos pessoais


Ao final do curso, você vai entender o que os engenheiros de dados da sua empresa fazem, estar pronto para conversar com um engenheiro de dados e adquirir uma base sólida para iniciar a própria jornada como engenheiro de dados.

Pré-requisitos

Não há pré-requisitos para esse curso
1

O que é engenharia de dados?

Neste capítulo, você vai aprender o que é engenharia de dados e por que a demanda por esses profissionais está aumentando. Em seguida, vai descobrir onde a engenharia de dados se situa em relação ao ciclo de vida da ciência de dados, entender a diferença entre engenheiros de dados e cientistas de dados e ver uma introdução ao seu primeiro pipeline de dados completo.
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2

Armazenamento de dados

É hora de falar sobre armazenamento de dados – uma das principais responsabilidades de um engenheiro de dados. Neste capítulo, você vai aprender como os engenheiros de dados gerenciam diferentes estruturas de dados, trabalham com SQL – a linguagem de programação preferida para consultar e armazenar dados – e implementam soluções adequadas de armazenamento de dados com data lakes e data warehouses.
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3

Movimentação e processamento de dados

Os engenheiros de dados facilitam a vida dos cientistas de dados preparando dados brutos para análise usando diferentes técnicas de processamento em diferentes etapas. Essas etapas precisam ser combinadas para criar pipelines, que é quando a automação entra em ação. Por fim, os engenheiros de dados usam computação paralela e em nuvem para manter os pipelines fluindo sem problemas.
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