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Como se Tornar Engenheiro de Dados: Guia Prático do Zero ao Mercado

R$ 39,90Preço

Como se Tornar Engenheiro de Dados

Guia Prático do Zero ao Mercado


Entrar na área de Engenharia de Dados pode parecer confuso no começo.


São muitos termos, ferramentas e caminhos possíveis: SQL, Python, PySpark, cloud, Data Lake, Lakehouse, Databricks, pipelines, arquitetura Medallion, DBT, qualidade de dados, modelagem, portfólio, entrevistas…


E a dúvida aparece rápido:

“Por onde eu começo?”


Foi pensando exatamente nisso que este eBook foi criado.


Como se Tornar Engenheiro de Dados: Guia Prático do Zero ao Mercado é um material direto, organizado e acessível para quem quer entender a área de Engenharia de Dados e construir uma base sólida para começar a evoluir com mais clareza.


Este não é um material com promessa mágica de emprego rápido.


É um guia prático para te ajudar a entender o caminho, evitar erros comuns e estudar com mais direção.


Ao longo do eBook, você vai conhecer os principais fundamentos da área, entender o papel do Engenheiro de Dados, aprender como funcionam pipelines, arquitetura Medallion, camadas Landing, Bronze, Silver e Gold, além de conceitos como qualidade de dados, modelagem dimensional, governança, cloud e ferramentas modernas do mercado.


Você também encontrará orientações sobre projetos de portfólio, currículo, LinkedIn, entrevistas técnicas e um plano de estudos de 90 dias para transformar aprendizado em prática.


Este material é para você que está começando, migrando de carreira ou tentando organizar melhor seus estudos em dados.


A proposta é simples:

menos confusão, mais direção.


Você não precisa aprender tudo de uma vez.Mas precisa saber qual é o próximo passo.

E este eBook foi feito para te ajudar justamente nisso.

  • O eBook “Como se Tornar Engenheiro de Dados: Guia Prático do Zero ao Mercado” é um material educacional para iniciantes, estudantes e profissionais em transição de carreira. O conteúdo aborda fundamentos da Engenharia de Dados, SQL, Python, PySpark, cloud, Data Lake, Lakehouse, arquitetura Medallion, pipelines, qualidade de dados, modelagem, portfólio, currículo, LinkedIn e preparação para o mercado.

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