Entender o que é engenharia de dados ficou cada vez mais importante à medida que empresas passaram a produzir e utilizar enormes volumes de informações. Engenharia de dados é a área responsável por criar e manter a infraestrutura, os processos e os sistemas que permitem coletar, transportar, transformar, armazenar e disponibilizar dados para análise e outras aplicações.
Na prática, a engenharia de dados prepara os dados para que outras áreas consigam utilizá-los com confiança. Um engenheiro de dados pode construir pipelines que recebem informações de diferentes sistemas, corrigem formatos, aplicam regras, organizam os registros e entregam os dados em bancos, data warehouses, data lakes ou outras plataformas.
Imagine uma grande loja virtual. Todos os dias, milhares de clientes pesquisam produtos, fazem pedidos, realizam pagamentos e interagem com o site. Essas ações produzem dados. Entretanto, armazenar informações não significa automaticamente conseguir utilizá-las. É necessário organizar todo esse fluxo para que analistas, cientistas de dados, sistemas de inteligência artificial e gestores consigam trabalhar com informações consistentes.
É justamente nesse cenário que entra a engenharia de dados.
O que é engenharia de dados?
Engenharia de dados é uma área da tecnologia dedicada ao desenvolvimento de sistemas e processos responsáveis pelo ciclo técnico dos dados, desde sua origem até sua disponibilização para consumo.
Isso pode envolver coleta, integração, processamento, transformação, armazenamento, qualidade, governança e distribuição de dados.
Considere uma empresa que possui informações espalhadas por diferentes lugares.
As vendas ficam em um sistema. Os dados de clientes estão em outro. Informações de marketing chegam de diferentes plataformas. O aplicativo da empresa produz eventos continuamente.
Se a organização deseja analisar seu desempenho de maneira integrada, precisa reunir e preparar essas informações.
A engenharia de dados cria a estrutura necessária para isso acontecer de forma eficiente, escalável e confiável.
Para que serve a engenharia de dados?
A engenharia de dados serve para transformar dados dispersos em informações estruturadas e acessíveis para diferentes usos.
Uma empresa pode querer descobrir quais produtos vendem mais, quais campanhas geram melhores resultados ou quais clientes possuem maior probabilidade de cancelar um serviço.
Para responder essas perguntas, analistas e cientistas precisam acessar dados adequados.
Porém, esses dados podem estar armazenados em dezenas de sistemas diferentes e utilizar formatos incompatíveis.
A engenharia de dados resolve grande parte desse problema.
Ela cria mecanismos para coletar essas informações, processá-las e disponibilizá-las de maneira organizada.
Consequentemente, outras áreas conseguem concentrar seus esforços na análise em vez de gastar grande parte do tempo tentando localizar e preparar informações.
O que faz um engenheiro de dados?
O engenheiro de dados é o profissional que projeta, desenvolve e mantém soluções responsáveis pelo fluxo e armazenamento dos dados.
Uma de suas principais atividades é construir pipelines de dados.
Também pode trabalhar com bancos de dados, serviços de nuvem, processamento distribuído, integração entre sistemas, monitoramento e qualidade dos dados.
Imagine que uma empresa tenha dez lojas físicas e um e-commerce.
Cada canal gera informações sobre vendas.
O engenheiro de dados pode desenvolver uma estrutura que coleta periodicamente essas informações, padroniza os registros e os envia para um repositório central.
Posteriormente, um analista pode utilizar esses dados para criar um dashboard mostrando as vendas de toda a organização.
Sem uma infraestrutura adequada, reunir essas informações manualmente seria demorado e sujeito a erros.
O que é um pipeline de dados?
O pipeline de dados é um dos conceitos mais importantes para compreender o que é engenharia de dados.
Um pipeline representa uma sequência de etapas pelas quais os dados passam desde sua origem até determinado destino.
De maneira simplificada:
Fonte de dados
↓
Coleta
↓
Processamento
↓
Transformação
↓
Armazenamento
↓
Consumo dos dados
Imagine dados de vendas.
Primeiro, o pipeline coleta os registros do sistema comercial. Depois, pode corrigir formatos, eliminar duplicidades e aplicar regras de negócio.
Em seguida, os dados são armazenados em um ambiente apropriado.
Finalmente, ferramentas de Business Intelligence, aplicações ou profissionais de dados conseguem acessá-los.
Pipelines podem funcionar em horários determinados ou processar informações continuamente.
O que significa ETL na engenharia de dados?
ETL significa Extract, Transform, Load, ou Extrair, Transformar e Carregar.
É um processo tradicionalmente utilizado para movimentar e preparar dados.
Na etapa de extração, as informações são obtidas das fontes originais.
Essas fontes podem ser bancos de dados, arquivos, APIs, sistemas empresariais ou outras plataformas.
Na etapa de transformação, os dados passam por modificações.
A equipe pode corrigir formatos, combinar informações, eliminar registros inválidos, realizar cálculos e aplicar regras.
Finalmente, na etapa de carregamento, os dados processados são enviados para o destino.
Esse destino pode ser, por exemplo, um data warehouse.
Embora as arquiteturas modernas possuam diferentes abordagens, compreender ETL continua sendo fundamental para quem estuda engenharia de dados.
O que é ELT?
ELT utiliza os mesmos três conceitos de ETL, mas altera a ordem das etapas.
A sigla significa Extract, Load, Transform.
Nesse modelo, os dados são extraídos da origem e carregados no ambiente de destino antes de grande parte das transformações.
Depois, o processamento acontece dentro da plataforma que recebeu os dados.
Essa abordagem ganhou bastante espaço com plataformas modernas de dados e computação em nuvem, que conseguem oferecer grande capacidade de processamento.
Portanto, ao estudar engenharia de dados, é comum encontrar tanto ETL quanto ELT.
O que é um data warehouse?
Um data warehouse é um ambiente projetado para armazenar dados organizados para análise.
Imagine uma empresa com sistemas diferentes para vendas, estoque, clientes e finanças.
O data warehouse pode reunir informações provenientes desses sistemas e estruturá-las para consultas analíticas.
Dessa forma, uma ferramenta de Business Intelligence consegue consultar os dados e gerar relatórios.
O objetivo não é necessariamente substituir os sistemas originais.
O sistema de vendas continua registrando as operações comerciais. O data warehouse recebe informações relevantes e as organiza para análise.
Essa separação permite construir uma infraestrutura mais adequada para consultas e indicadores.
O que é um data lake?
O data lake é outra arquitetura de armazenamento encontrada frequentemente em engenharia de dados.
De maneira geral, um data lake permite armazenar grandes volumes de dados em diferentes formatos, inclusive informações que ainda não passaram por todas as etapas de estruturação necessárias para análises específicas.
Podem existir dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Arquivos, logs, eventos de aplicações e outros tipos de informações podem fazer parte desse ambiente.
Isso oferece flexibilidade, mas também exige organização.
Sem governança adequada, um ambiente com enormes quantidades de informações pode se tornar difícil de compreender e utilizar.
Por isso, armazenamento é apenas uma parte da engenharia de dados.
Data lake e data warehouse são a mesma coisa?
Não.
Embora ambos armazenem dados, possuem características e objetivos diferentes.
Um data warehouse costuma trabalhar com informações estruturadas e preparadas para análise.
O data lake pode receber uma variedade maior de formatos e dados em diferentes estágios de processamento.
Entretanto, as arquiteturas modernas reduziram algumas fronteiras tradicionais entre essas soluções.
Também existem conceitos como data lakehouse, que procuram combinar características de data lakes e data warehouses.
Por isso, em vez de decorar definições rígidas, é mais importante compreender o problema que cada arquitetura procura resolver.
O que é banco de dados na engenharia de dados?
Bancos de dados são fundamentais nessa área.
Um banco de dados permite armazenar e consultar informações de maneira estruturada.
Sistemas empresariais utilizam bancos para guardar clientes, produtos, pedidos, pagamentos e inúmeras outras informações.
O engenheiro de dados precisa compreender como acessar esses registros e transportá-los para outras partes da arquitetura.
Por isso, conhecimentos de bancos relacionais e SQL aparecem frequentemente entre os requisitos para trabalhar com engenharia de dados.
Também existem bancos não relacionais, utilizados em diferentes contextos.
A escolha depende das características dos dados e da aplicação.
SQL é importante para engenharia de dados?
Sim. SQL é uma das habilidades mais importantes para engenharia de dados.
SQL permite consultar e manipular informações armazenadas em bancos de dados relacionais e em diversas plataformas analíticas.
Imagine uma tabela de vendas contendo milhões de registros.
O profissional pode utilizar SQL para selecionar determinadas informações, realizar agregações, combinar tabelas e preparar conjuntos de dados.
Um exemplo extremamente simples seria:
SELECT produto, SUM(valor) AS total_vendas
FROM vendas
GROUP BY produto;
Essa consulta agrupa registros por produto e calcula o total vendido.
Na prática, consultas utilizadas em projetos de engenharia de dados podem ser muito mais complexas.
Por isso, desenvolver uma boa base em SQL costuma ser um passo importante para quem pretende entrar nessa área.
Python é usado em engenharia de dados?
Sim. Python aparece com frequência na engenharia de dados.
A linguagem pode ser utilizada para automação, processamento de informações, integração com APIs e desenvolvimento de pipelines.
Imagine que uma empresa precise coletar dados diariamente de uma API.
Um programa em Python pode solicitar essas informações, validar os resultados, transformar determinados campos e enviar os dados para outro sistema.
Além disso, diversas bibliotecas e ferramentas do ecossistema de dados possuem integração com Python.
Porém, conhecer Python sozinho não transforma alguém automaticamente em engenheiro de dados.
É necessário compreender também bancos de dados, arquitetura, pipelines, processamento e infraestrutura.
APIs e engenharia de dados
APIs são outra fonte importante de dados.
Uma API permite que diferentes sistemas troquem informações seguindo regras definidas.
Imagine que uma empresa utilize uma plataforma externa para processar determinada atividade.
Os dados necessários para análise podem ser disponibilizados por uma API.
O engenheiro cria um processo que consulta periodicamente esse serviço, recebe as informações e envia os registros para a infraestrutura de dados da empresa.
Além disso, APIs podem ser utilizadas para disponibilizar dados processados para outras aplicações.
Portanto, compreender requisições, autenticação e formatos como JSON pode ser bastante útil.
O que é processamento em lote?
O processamento em lote, ou batch processing, ocorre quando determinado conjunto de dados é processado periodicamente.
Por exemplo, uma empresa pode executar um pipeline todas as madrugadas.
O sistema coleta todas as vendas realizadas no dia anterior, processa os registros e atualiza o data warehouse.
Nesse caso, os dados não precisam chegar imediatamente ao ambiente analítico.
Existe uma janela de processamento.
Esse modelo continua sendo adequado para muitos problemas porque nem toda informação precisa ser atualizada em tempo real.
O que é processamento de dados em tempo real?
Em alguns casos, esperar horas para processar uma informação não é aceitável.
Imagine uma empresa que precisa detectar determinadas transações suspeitas rapidamente.
Nesse cenário, os eventos podem precisar ser processados conforme acontecem.
Isso leva ao processamento em tempo real ou próximo do tempo real.
Arquiteturas desse tipo podem utilizar sistemas de mensageria e tecnologias de processamento de streams.
Elas costumam ser mais complexas porque precisam lidar continuamente com grandes fluxos de eventos.
Por isso, processamento em tempo real deve ser utilizado quando a necessidade do negócio realmente justifica essa complexidade.
Engenharia de dados e computação em nuvem
A computação em nuvem tornou-se muito importante para projetos modernos de dados.
Provedores de nuvem oferecem serviços para armazenamento, bancos de dados, processamento, filas, integração e diversas outras necessidades.
Em vez de instalar e administrar toda a infraestrutura fisicamente, empresas podem contratar recursos conforme suas necessidades.
Além disso, muitos serviços são gerenciados pelo próprio provedor.
Isso reduz determinadas tarefas operacionais e permite que equipes se concentrem mais na arquitetura e nos dados.
Por esse motivo, conhecimentos sobre computação em nuvem aparecem frequentemente em vagas de engenharia de dados.
O que é Big Data?
Big Data é um termo utilizado para contextos nos quais volume, velocidade, variedade ou outras características dos dados tornam determinadas abordagens tradicionais insuficientes ou pouco eficientes.
Imagine uma plataforma digital recebendo milhões de eventos continuamente.
Processar essa quantidade de informações pode exigir arquiteturas distribuídas.
É nesse cenário que aparecem tecnologias desenvolvidas para trabalhar com grandes volumes de dados.
Entretanto, nem todo projeto de engenharia de dados é um projeto de Big Data.
Uma empresa pode precisar de excelentes pipelines e estruturas de dados mesmo trabalhando com volumes relativamente pequenos.
O objetivo deve ser utilizar uma arquitetura adequada ao problema, e não adotar tecnologias complexas apenas porque são populares.
O que é qualidade de dados?
Uma infraestrutura rápida não resolve o problema se os dados estiverem errados.
Por isso, qualidade de dados é uma preocupação importante na engenharia de dados.
Imagine uma tabela de clientes na qual algumas datas possuem formatos diferentes, registros aparecem duplicados e determinados campos obrigatórios estão vazios.
Esses problemas podem comprometer análises.
Um relatório pode apresentar números incorretos simplesmente porque os dados de origem possuem inconsistências.
Engenheiros podem criar verificações para identificar anomalias antes que as informações sejam utilizadas.
Assim, qualidade precisa fazer parte do pipeline, e não ser tratada apenas depois que um erro chega ao relatório.
O que é governança de dados?
Governança de dados envolve políticas, responsabilidades, processos e controles relacionados à gestão das informações de uma organização.
Uma empresa precisa saber quais dados possui, onde eles estão armazenados, quem pode acessá-los e como devem ser utilizados.
Também é importante compreender a origem das informações e as transformações realizadas ao longo do caminho.
Além disso, requisitos relacionados a segurança e privacidade precisam ser considerados.
A engenharia de dados trabalha em conjunto com essas preocupações ao implementar estruturas que respeitem as regras definidas pela organização.
O que é catálogo de dados?
Quando uma empresa possui milhares de tabelas e conjuntos de informações, encontrar o dado correto pode se tornar difícil.
Um catálogo de dados ajuda a documentar e organizar esses ativos.
Ele pode fornecer informações sobre significado, origem, responsáveis, estrutura e utilização dos dados.
Imagine um analista procurando o indicador oficial de receita da empresa.
Se existirem várias tabelas com nomes semelhantes, ele pode não saber qual deve utilizar.
Uma boa documentação e um catálogo adequado reduzem esse tipo de problema.
Assim, engenharia de dados também envolve tornar as informações compreensíveis e encontráveis.
Engenharia de dados e segurança
Dados podem representar um dos ativos mais sensíveis de uma organização.
Informações pessoais, financeiras e comerciais precisam receber proteção adequada.
Por isso, engenheiros de dados devem considerar controles de acesso, autenticação, criptografia e outras práticas de segurança de acordo com o ambiente.
Nem todo funcionário deve conseguir acessar qualquer informação.
Uma equipe de marketing, por exemplo, pode precisar de determinados indicadores sem necessariamente receber acesso direto a dados pessoais sensíveis dos clientes.
Projetar corretamente permissões e fluxos de dados reduz riscos.
Qual a diferença entre engenharia de dados e ciência de dados?
Essa é uma das dúvidas mais comuns sobre o tema.
A engenharia de dados concentra-se principalmente na infraestrutura e nos processos que tornam os dados disponíveis e confiáveis.
A ciência de dados utiliza dados para realizar análises avançadas, criar modelos estatísticos e desenvolver soluções preditivas, entre outras atividades.
Imagine uma empresa querendo prever quais clientes possuem maior probabilidade de cancelar um serviço.
O engenheiro de dados pode construir os pipelines que reúnem histórico de pagamentos, utilização do serviço e interações dos clientes.
Depois, o cientista de dados pode utilizar essas informações para desenvolver um modelo de previsão.
As duas áreas são diferentes, mas trabalham frequentemente em conjunto.
Qual a diferença entre engenheiro de dados e analista de dados?
O analista de dados normalmente utiliza informações para responder perguntas de negócio, criar indicadores, elaborar relatórios e desenvolver dashboards.
Já o engenheiro de dados trabalha principalmente para garantir que essas informações estejam disponíveis de maneira confiável.
Imagine que a diretoria queira acompanhar diariamente o faturamento por região.
O engenheiro pode construir o pipeline que coleta e organiza os dados.
O analista utiliza essas informações para desenvolver o indicador e ajudar a interpretar os resultados.
Em equipes pequenas, as responsabilidades podem se sobrepor. Em organizações maiores, é comum haver maior especialização.
Engenharia de dados e Business Intelligence
Business Intelligence, ou BI, também depende fortemente de uma boa estrutura de dados.
Ferramentas de BI permitem criar dashboards, relatórios e análises para apoiar decisões.
Entretanto, um dashboard é tão confiável quanto os dados que recebe.
Se diferentes sistemas utilizarem definições diferentes para “cliente ativo”, por exemplo, relatórios podem apresentar resultados contraditórios.
A engenharia de dados ajuda a padronizar e preparar as informações utilizadas por essas ferramentas.
Consequentemente, engenheiros e profissionais de BI costumam trabalhar próximos.
Engenharia de dados e inteligência artificial
A expansão da inteligência artificial também aumentou a importância da infraestrutura de dados.
Modelos de machine learning dependem de dados para treinamento, avaliação e operação.
Quando as informações possuem baixa qualidade, estão desatualizadas ou são difíceis de acessar, projetos de IA podem apresentar problemas.
Engenheiros de dados podem desenvolver pipelines responsáveis por alimentar sistemas de machine learning.
Além disso, novas arquiteturas de aplicações baseadas em IA criam necessidades relacionadas ao processamento e disponibilização de diferentes tipos de informação.
Por isso, engenharia de dados e inteligência artificial possuem uma relação cada vez mais próxima.
Quais ferramentas são usadas em engenharia de dados?
O conjunto de ferramentas depende da arquitetura da empresa.
SQL e Python aparecem frequentemente.
Também existem tecnologias voltadas para processamento distribuído, orquestração de pipelines, mensageria, armazenamento, transformação e computação em nuvem.
Um profissional pode trabalhar com ferramentas como Apache Spark e Apache Kafka, além de plataformas oferecidas por provedores de nuvem.
Entretanto, iniciantes devem evitar tentar aprender dezenas de ferramentas simultaneamente.
Ferramentas mudam.
Conceitos como bancos de dados, modelagem, processamento, arquitetura e qualidade permanecem relevantes mesmo quando uma tecnologia específica deixa de ser utilizada.
O que é orquestração de dados?
Uma empresa pode possuir dezenas ou centenas de pipelines.
Alguns precisam executar somente depois que outros terminarem.
Imagine três processos.
Primeiro, o sistema coleta dados de vendas. Depois, transforma essas informações. Finalmente, atualiza as tabelas utilizadas pelos relatórios.
Se a primeira etapa falhar, executar as demais pode gerar informações incompletas.
Ferramentas de orquestração ajudam a definir dependências, horários e condições de execução.
Além disso, facilitam o monitoramento das tarefas.
Esse tipo de organização se torna especialmente importante conforme a infraestrutura cresce.
Como é o dia a dia de um engenheiro de dados?
A rotina varia conforme a empresa.
Um engenheiro pode começar o dia verificando se pipelines executados durante a madrugada terminaram corretamente.
Se algum processo falhou, precisa investigar o problema.
Depois, pode trabalhar no desenvolvimento de uma nova integração solicitada por outra área.
Também pode otimizar uma consulta que está demorando muito, revisar código de outro profissional ou participar de uma reunião sobre mudanças em determinado sistema.
Em outro momento, pode conversar com analistas para entender quais dados eles precisam.
Portanto, o trabalho mistura programação, bancos de dados, infraestrutura, análise de problemas e comunicação.
Como se tornar engenheiro de dados?
Quem deseja entrar na área deve começar construindo fundamentos.
SQL é um excelente ponto de partida.
Depois, vale estudar bancos de dados relacionais e compreender conceitos como tabelas, chaves, índices, consultas e modelagem.
Aprender uma linguagem como Python também ajuda bastante.
Em seguida, estude APIs, formatos de dados, ETL, ELT e construção de pipelines.
Depois que esses fundamentos estiverem claros, avance para data warehouses, data lakes, processamento distribuído e computação em nuvem.
Também vale aprender Git e fundamentos de Linux.
O objetivo não é memorizar uma lista enorme de ferramentas, mas compreender como os componentes se conectam.
Precisa de faculdade para trabalhar com engenharia de dados?
Não existe uma única formação obrigatória para todas as vagas.
Profissionais podem vir de cursos como Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia de Software, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Estatística e outras áreas relacionadas.
Entretanto, empresas podem estabelecer critérios diferentes.
Além da formação acadêmica, conhecimento prático possui grande importância.
Saber escrever consultas SQL, programar, modelar dados e construir pipelines demonstra competências diretamente relacionadas ao trabalho.
Por isso, projetos pessoais podem ajudar quem ainda não possui experiência profissional.
Como criar um projeto de engenharia de dados para portfólio?
Um bom projeto deve mostrar o fluxo completo dos dados.
Você pode escolher uma fonte pública ou uma API, coletar informações e armazená-las.
Depois, crie um processo para limpar e transformar os registros.
Em seguida, envie os dados tratados para um banco ou ambiente analítico.
Finalmente, permita que essas informações sejam consultadas.
O projeto pode seguir uma arquitetura semelhante a:
API
↓
Extração
↓
Dados brutos
↓
Transformação
↓
Banco de dados
↓
Consultas
↓
Dashboard
O mais importante é documentar suas decisões.
Explique por que escolheu determinada arquitetura, como tratou erros e quais verificações de qualidade foram implementadas.
Isso demonstra conhecimento muito melhor do que simplesmente listar tecnologias no currículo.
Engenharia de dados é difícil?
A área possui uma curva de aprendizado considerável porque reúne diferentes conhecimentos.
O profissional precisa entender programação, bancos de dados, sistemas distribuídos, infraestrutura e arquitetura.
Entretanto, não é necessário dominar tudo para começar.
O erro mais comum é olhar para uma vaga de engenheiro sênior e imaginar que todas aquelas tecnologias precisam ser aprendidas imediatamente.
Comece pelos fundamentos.
SQL, Python, bancos de dados e construção de pipelines simples formam uma base muito mais útil para iniciantes.
Depois, aumente gradualmente a complexidade.
Engenharia de dados é uma boa carreira?
A engenharia de dados ocupa uma posição importante dentro das organizações porque praticamente qualquer iniciativa baseada em dados depende de informações confiáveis.
Dashboards, análises, automações e modelos de inteligência artificial precisam receber dados adequados.
Consequentemente, empresas que amadurecem sua utilização de dados tendem a precisar de profissionais capazes de construir e manter essa infraestrutura.
A carreira pode ser especialmente interessante para pessoas que gostam de programação, bancos de dados e resolução de problemas técnicos.
Por outro lado, exige aprendizado contínuo.
Tecnologias de nuvem, ferramentas de processamento e arquiteturas evoluem rapidamente. Por isso, o profissional precisa atualizar seus conhecimentos ao longo da carreira.
Engenharia de dados tem relação com programação?
Sim. Programação faz parte da rotina de muitos engenheiros de dados.
O profissional pode escrever códigos para extrair informações, automatizar processos, transformar registros e integrar sistemas.
Entretanto, a programação é uma ferramenta dentro de uma área mais ampla.
Um bom engenheiro também precisa compreender arquitetura, armazenamento, qualidade, segurança, desempenho e necessidades dos consumidores dos dados.
Portanto, saber programar é importante, mas não representa sozinho todo o trabalho de engenharia de dados.
Vale a pena aprender engenharia de dados?
Para quem gosta de tecnologia, programação e dados, a área oferece uma combinação interessante.
Além disso, os conhecimentos desenvolvidos podem ser utilizados em diferentes setores.
Bancos, e-commerces, empresas de tecnologia, indústrias, fintechs, empresas de logística e diversas outras organizações dependem de dados.
O ideal para iniciantes é não começar pelas tecnologias mais complexas.
Aprenda primeiro SQL e bancos de dados. Depois, desenvolva conhecimentos em Python e integração de dados. Em seguida, construa pipelines simples e avance progressivamente para nuvem e processamento distribuído.
Essa sequência torna o aprendizado muito mais organizado.
Conclusão
Entender o que é engenharia de dados significa compreender a infraestrutura que existe entre a geração dos dados e sua utilização. A área cria sistemas capazes de coletar, transportar, transformar, armazenar e disponibilizar informações de maneira confiável.
O engenheiro de dados trabalha com pipelines, bancos de dados, SQL, programação, ETL, ELT, data warehouses, data lakes, APIs, computação em nuvem e outras tecnologias relacionadas ao ciclo dos dados.
Seu trabalho fornece a base para analistas de dados, profissionais de Business Intelligence, cientistas de dados e sistemas de inteligência artificial.
Para quem deseja entrar nessa carreira, o melhor caminho é começar pelos fundamentos. Aprender SQL, bancos de dados e Python, compreender como os dados percorrem diferentes sistemas e construir pequenos pipelines na prática cria uma base sólida para posteriormente estudar arquiteturas mais avançadas de engenharia de dados.
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