Pipelines de dados automatizados com Spark, dbt e Airflow

No mundo atual orientado a dados, as organizações dependem de pipelines robustos para processar conjuntos de dados massivos de forma eficiente. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais da engenharia de dados moderna, mostrando como orquestrar fluxos de trabalho complexos a partir do zero. Você passará de entender termos básicos de dados para projetar com confiança pipelines automatizados que se expandem. O que você aprenderá: - Entenda a arquitetura central do Spark, dbt e Airflow e como eles trabalham juntos. - Construa modelos de transformação de dados estruturados usando dbt para limpar e organizar dados brutos. - Configure os DAGs do Airflow para agendar, automatizar e monitorar seus fluxos de trabalho de dados. - Aplique testes modernos de qualidade de dados e validação de esquema para garantir a confiabilidade do pipeline. - Integre perfeitamente os trabalhos de processamento do Spark em seus pipelines de fluxo de ar orquestrados. - Pratique os princípios de design de pipeline através de exercícios escritos passo a passo e passos de código. Você começará dominando a terminologia e os padrões arquitetônicos essenciais. A partir daí, você explorará como escrever transformações do Spark, estruturar projetos dbt e vincular tudo usando o poderoso mecanismo de orquestração do Airflow. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de dados, analistas e desenvolvedores que desejam uma introdução clara e fácil para iniciantes à automação de pipeline sem pré-requisitos complexos. Comece a ler hoje para construir sua base prática de engenharia de dados.