Introdução à Engenharia de Dados: Projetando e Construindo Pipelines Escaláveis — WalkSelf
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Introdução à Engenharia de Dados: Projetando e Construindo Pipelines Escaláveis

Adquira as habilidades essenciais para projetar, criar e automatizar pipelines de dados escaláveis usando SQL, plataformas de nuvem e ferramentas de orquestração modernas.

  • 💬 Instrutor de IA
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  • 🕐 Comece quando quiser
    Sem horários nem prazos: aprenda no seu ritmo, quando quiser.
  • 🌐 Em português
    Aulas, tarefas e certificado: tudo totalmente no seu idioma.

Sobre este curso

Os dados alimentam a tomada de decisões moderna, mas precisam ser estruturados, limpos e movidos de forma confiável para serem úteis.Este curso baseado em texto orienta você através dos princípios fundamentais da construção de pipelines de dados robustos a partir do zero. Ao trabalhar com este material básico, você passará de entender os principais conceitos de banco de dados para projetar fluxos de trabalho ETL/ELT eficientes, aproveitar os recursos da nuvem e implementar padrões de automação confiáveis. O que você vai aprender: * Aprenda terminologia de engenharia de dados fundamentais, arquiteturas de armazenamento e princípios de design de banco de dados. * Escreva consultas SQL avançadas para filtrar, agregar e transformar conjuntos de dados complexos. * Construir e automatizar pipelines ETL / ELT confiáveis usando fluxos de trabalho de orquestração modernos. * Configure pipelines de armazenamento e processamento de dados baseados em nuvem usando as principais plataformas, como a AWS. * Prática de lidar com falhas de pipeline, monitoramento de desempenho e proteção de dados confidenciais. * Entenda as tendências modernas de engenharia de dados, incluindo bibliotecas de dataframe de alto desempenho e bancos de dados vetoriais para integração de IA. O curso começa com terminologia essencial e modelagem de banco de dados antes de guiá-lo através de explicações detalhadas, analisar trechos de código claros e completar exercícios conceituais escritos para solidificar suas habilidades. Este curso é projetado para iniciantes absolutos, aspirantes a profissionais de dados e desenvolvedores de software que procuram fazer a transição para a engenharia de dados, sem necessidade de experiência prévia em pipeline. Comece sua jornada para construir uma infraestrutura de dados confiável hoje mesmo.

O que você vai receber

  • 📜 Certificado de conclusão
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  • 💬 Tutor AI pessoal
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  • 🎧 Versão em áudio incluída
    Estude em qualquer lugar, sem tela
  • ♾️ Acesso vitalício
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  • 📱 Celular ou computador
    Funciona em qualquer dispositivo
  • 💸 Reembolso em 14 dias
    Sem perguntas
  • Curto e focado
    2 h 42 min de conteúdo prático

Avaliações (5)

شيخة العتيبي KW Aluno verificado
★ 3 · 3 agosto 2026

É um curso sólido. A estrutura é lógica e a maioria dos exemplos foram úteis.Poderia usar alguns cenários mais reais.

فاطمة علي AE Aluno verificado
★ 4 · 1 agosto 2026

O conteúdo fluiu bem e o conselho de aplicação prática foi de primeira qualidade.

Daniela Cruz EC
★ 4 · 20 julho 2026

Machine Translated Eu apreciei os passos claros, embora alguns dos módulos posteriores pudessem ter usado mais exemplos.

Felipe Soares BR
★ 4 · 5 junho 2026

Conteúdo sólido e apresentado de forma clara. Eu apreciei as aplicações do mundo real mostradas.Poderia ter usado mais algumas oportunidades de prática.

Nigusie Asfaw ET Aluno verificado
★ 4 · 26 maio 2026

Foi um curso muito bom no geral. Algumas partes se moveram um pouco rápido, mas os exemplos foram geralmente úteis.

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Perguntas frequentes

O que preciso para fazer este curso? +

Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.

Como faço para pagar? +

Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.

Posso pedir reembolso? +

Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.

Por quanto tempo terei acesso? +

Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.

Vou receber um certificado? +

Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.

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