Data Modeling & Pipelines — Catálogo
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As profissões de Data Engineering incluem Data Engineers, Analytics Engineers, Data Platform Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics e IA com dados confiáveis. A necessidade de capacitação vem da passagem de um simples script de transformação para uma verdadeira cadeia de dados: ingestão, modelo analítico, qualidade, orquestração, histórico, observabilidade, governança e retomada precisam funcionar juntos.
Os 15 cursos cobrem arquiteturas de dados, modelagem analítica, armazenamento e formatos, ingestão multifonte, ETL/ELT, cargas incrementais, dbt, Airflow, qualidade e contratos de dados, catálogo e lineage, batch e eventos, desempenho e custos, governança, CI e preparação de um pipeline de Analytics completo para produção. Ao final da trilha, você saberá construir e operar uma plataforma de dados confiável, testada, rastreável, governada e pronta para BI e IA.
🎓 15 cursos • 📘 120 aulas interativas • ⏱️ de 45 a 75 horas de aprendizagem por meio do diálogo
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Pacote Completo — Data Modeling & Pipelines
142,90 € sem impostos
Economia : 104,60 €
29,70 €
22,90 sem impostos
Economia : 6,80 €
Entender as arquiteturas de dados e os pipelines
Entender como os dados fluem dos sistemas de origem até os usos de BI, analytics e IA
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Nenhum pré-requisito técnico avançado. O uso habitual do computador e a capacidade de seguir instruções técnicas são suficientes para começar.
- Entender o papel do Data Engineering em uma organização
- Diferenciar ingestão, transformação, orquestração e consumo
- Diferenciar data warehouse, data lake e lakehouse
- Workshop: mapear uma cadeia de dados de ponta a ponta
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: mapear uma cadeia de dados de ponta a ponta
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
9,90 € sem impostos
Modelar os dados para analytics
Projetar um modelo analítico coerente a partir de uma necessidade de negócio, de indicadores e de dados de origem
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Nenhum pré-requisito técnico avançado. O uso habitual do computador e a capacidade de seguir instruções técnicas são suficientes para começar.
- Partir dos usos de negócio e definir a granularidade analítica
- Escolher chaves de negócio e chaves substitutas
- Gerenciar o histórico com as Slowly Changing Dimensions
- Workshop: modelar as vendas de uma empresa para BI
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: modelar as vendas de uma empresa para BI
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
9,90 € sem impostos
Organizar o armazenamento analítico e os formatos de dados
Escolher uma organização de armazenamento e formatos adequados ao volume, aos processamentos e aos usos analíticos
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Nenhum pré-requisito técnico avançado. O uso habitual do computador e a capacidade de seguir instruções técnicas são suficientes para começar.
- Comparar data warehouse, data lake e lakehouse
- Escolher entre CSV, JSON e Parquet
- Gerenciar esquema, compatibilidade e evolução de estrutura
- Workshop: projetar a organização física de um espaço analítico
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: projetar a organização física de um espaço analítico
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
9,90 € sem impostos
38,70 €
28,90 sem impostos
Economia : 9,80 €
Ingerir dados de múltiplas fontes de forma confiável
Extrair dados de arquivos, bancos SQL, APIs e armazenamentos em Cloud, controlando erros e a capacidade de reexecução
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Conhecer os fundamentos apresentados nos primeiros cursos da trilha ou ter experiência prática equivalente.
- Ingerir arquivos CSV e JSON
- Consumir uma API paginada para alimentar um pipeline
- Proteger credenciais, chaves e segredos de acesso
- Workshop: consolidar três fontes em uma zona de staging
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: consolidar três fontes em uma zona de staging
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
12,90 € sem impostos
Projetar transformações ETL e ELT
Organizar transformações legíveis, testáveis e rastreáveis entre dados brutos e modelos analíticos
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Conhecer os fundamentos apresentados nos primeiros cursos da trilha ou ter experiência prática equivalente.
- Projetar as camadas raw, staging, intermediate e marts
- Normalizar tipos, datas e convenções
- Formalizar as regras de negócio nas transformações
- Workshop: transformar dados brutos em um modelo utilizável
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: transformar dados brutos em um modelo utilizável
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
12,90 € sem impostos
Construir cargas incrementais e retomadas confiáveis
Atualizar os dados com eficiência, sem duplicatas nem perdas, e saber reexecutar os processamentos após um incidente
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Conhecer os fundamentos apresentados nos primeiros cursos da trilha ou ter experiência prática equivalente.
- Comparar carga completa e carga incremental
- Implementar upsert e lógica MERGE
- Projetar um processamento idempotente
- Workshop: tornar uma carga incremental reexecutável sem duplicatas
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: tornar uma carga incremental reexecutável sem duplicatas
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
12,90 € sem impostos
47,70 €
35,90 sem impostos
Economia : 11,80 €
Transformar, testar e documentar os dados com dbt
Preparar as transformações analíticas para produção com dependências explícitas, testes, documentação e lineage
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Conhecer os fundamentos apresentados nos primeiros cursos da trilha ou ter experiência prática equivalente.
- Entender o papel do dbt em uma arquitetura ELT
- Construir modelos com source() e ref()
- Adicionar testes genéricos e controles de negócio
- Workshop: construir um miniprojeto dbt testado e documentado
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: construir um miniprojeto dbt testado e documentado
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
15,90 € sem impostos
Orquestrar os pipelines com Apache Airflow
Agendar, encadear, reexecutar e monitorar processamentos de dados com uma orquestração explícita
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Dominar os fundamentos da trilha ou ter experiência equivalente. Os conceitos avançados se baseiam nas competências adquiridas nos cursos anteriores.
- Entender DAG, Task e dependências no Airflow 3.x
- Agendar as execuções e parametrizar as tarefas
- Reexecutar os períodos com um backfill controlado
- Workshop: orquestrar e monitorar um pipeline com várias etapas
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: orquestrar e monitorar um pipeline com várias etapas
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
15,90 € sem impostos
Garantir qualidade, contratos e evolução dos dados
Detectar os dados incorretos e proteger os consumidores contra mudanças de estrutura não controladas
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Dominar os fundamentos da trilha ou ter experiência equivalente. Os conceitos avançados se baseiam nas competências adquiridas nos cursos anteriores.
- Definir as dimensões de qualidade dos dados
- Controlar atualidade, volumes e desvios
- Gerenciar schema evolution e mudanças incompatíveis
- Workshop: bloquear a publicação de um dataset não conforme
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: bloquear a publicação de um dataset não conforme
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
15,90 € sem impostos
56,70 €
42,90 sem impostos
Economia : 13,80 €
Gerenciar metadados, catálogo, lineage e análise de impacto
Tornar os dados compreensíveis, rastreáveis e governáveis desde a origem até os usos
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Dominar os fundamentos da trilha ou ter experiência equivalente. Os conceitos avançados se baseiam nas competências adquiridas nos cursos anteriores.
- Entender metadados técnicos e de negócio
- Entender o papel de um catálogo de dados
- Analisar o impacto de uma mudança de esquema
- Workshop: realizar a análise de impacto de uma alteração crítica
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: realizar a análise de impacto de uma alteração crítica
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
18,90 € sem impostos
Projetar pipelines batch, micro-batch e orientados a eventos
Escolher o modo de processamento certo de acordo com latência, volume, complexidade, custo e requisitos de negócio
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Dominar os fundamentos da trilha ou ter experiência equivalente. Os conceitos avançados se baseiam nas competências adquiridas nos cursos anteriores.
- Comparar batch, micro-batch e streaming
- Entender fila, log de eventos e offsets
- Entender entrega at-least-once e objetivo exactly-once
- Workshop: decidir se uma necessidade realmente justifica o tempo real
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: decidir se uma necessidade realmente justifica o tempo real
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
18,90 € sem impostos
Otimizar armazenamento, processamentos, desempenho e custos
Reduzir o tempo de processamento e o consumo de recursos sem degradar a qualidade nem a manutenibilidade
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Dominar os fundamentos da trilha ou ter experiência equivalente. Os conceitos avançados se baseiam nas competências adquiridas nos cursos anteriores.
- Medir volumes, tempos de processamento e custos
- Usar formatos colunares e compressão
- Aproveitar paralelismo e pushdown quando disponíveis
- Workshop: diagnosticar e otimizar um pipeline lento demais
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: diagnosticar e otimizar um pipeline lento demais
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
18,90 € sem impostos
74,70 €
48,90 sem impostos
Economia : 25,80 €
Projetar uma plataforma de dados confiável e governada
Reunir ingestão, armazenamento, transformações, qualidade, orquestração, segurança e governança em uma arquitetura operável
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Dominar os fundamentos da trilha ou ter experiência equivalente. Os conceitos avançados se baseiam nas competências adquiridas nos cursos anteriores.
- Definir os componentes de uma plataforma de dados
- Organizar identidades, papéis, segredos e acessos aos dados
- Integrar catálogo, lineage e observabilidade
- Workshop: produzir a arquitetura de uma plataforma governada
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: produzir a arquitetura de uma plataforma governada
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
24,90 € sem impostos
Preparar um pipeline de Analytics completo para produção
Construir e operar um pipeline multifonte até um dataset de BI confiável com Git, CI, testes e monitoramento
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Dominar os fundamentos da trilha ou ter experiência equivalente. Os conceitos avançados se baseiam nas competências adquiridas nos cursos anteriores.
- Definir o dataset de Analytics e os requisitos de serviço
- Construir staging e transformações dbt
- Orquestrar, reexecutar e monitorar com Airflow
- Workshop: publicar um dataset de BI pronto para produção e com monitoramento
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: publicar um dataset de BI pronto para produção e com monitoramento
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
24,90 € sem impostos
Projeto profissional completo de Data Engineering
Projetar, construir, operar e defender uma cadeia de dados profissional de ponta a ponta
Informações sobre o treinamento
Data Engineers, Analytics Engineers, desenvolvedores de dados e profissionais responsáveis por alimentar BI, Analytics ou IA com dados confiáveis e preparados para uso em produção.
Dominar os fundamentos da trilha ou ter experiência equivalente. Os conceitos avançados se baseiam nas competências adquiridas nos cursos anteriores.
- Definir necessidades, fontes, consumidores e níveis de serviço
- Construir as ingestões e a zona de staging
- Orquestrar, monitorar, gerenciar lineage e retomadas
- Workshop final: apresentar e defender a plataforma de Data Engineering
- Aplicar os métodos e as ferramentas do curso em uma situação típica de trabalho.
- Obter um resultado concreto e útil, aplicando os conhecimentos adquiridos: apresentar e defender a plataforma de Data Engineering
- Verificar a coerência e a qualidade do resultado e avaliar os riscos antes da validação.
- Aplicar as competências adquiridas em situações profissionais semelhantes e justificar as decisões tomadas.
3 a 5 h
24,90 € sem impostos