Bem-vindo a nossa Jornada do Engenheiro de Dados! 🚀
Esse material é mais do que um currículo. É a narrativa real de uma trajetória construída com suor, bug e deploy. Aqui conto como saí de um PC branco nos anos 90 até liderar MBAs e projetos estratégicos em empresas que transformam o Brasil com dados.
No início, bancos transacionais eram suficientes para armazenar e processar informações. Com o tempo, as empresas começaram a precisar de análises mais avançadas, e o modelo dimensional surgiu como solução. Porém, com o crescimento exponencial de dados, surgiu um novo desafio: como armazenar e processar grandes volumes de informações de maneira eficiente? Foi aí que as arquiteturas Big Data entraram em cena, trazendo escalabilidade e desempenho para lidar com essa nova realidade.
E o melhor? Aqui você aprenderá tudo na prática! 🔥
Vou mostrar como essa evolução aconteceu usando meu repositório no GitHub, onde passo a passo vamos construir essa jornada juntos.
✅ Baixaremos um repositório no GitHub com exemplos práticos.
✅ Exploraremos como os dados eram organizados no modelo transacional.
✅ Veremos a evolução para o modelo dimensional e seu impacto na análise.
✅ E, finalmente, entenderemos por que e como migramos para arquiteturas de Big Data.
✅ Baixaremos um repositório no GitHub com exemplos práticos.
✅ Exploraremos como os dados eram organizados no modelo transacional.
✅ Veremos a evolução para o modelo dimensional e seu impacto na análise.
✅ E, finalmente, entenderemos por que e como migramos para arquiteturas de Big Data.
Se você quer se tornar um profissional diferenciado na área de dados, entender como essas arquiteturas funcionam e dominar as ferramentas do mercado, essa live é para você!
Então, bora começar essa jornada? 🚀
Jornada Sudoers: dos bits à liderança em dados
Dados Transacionais
Ambientes operacionais que registram cada ação.
Data Warehousing
Consolidação de dados para análise.
Big Data
Plataformas inteligentes que movem o mundo.
Da operação ao insight: uma jornada de transformação.
Quem é Vinicius Vale - Aka Sudoers?
🚀 Líder em Engenharia de Dados | Especialista em Machine Learning e Cloud | Coordenador de MBA em Data Science e Data Engineering
Experiência Profissional
+20 anos de experiência transformando dados em estratégia! Atuo no desenvolvimento de arquiteturas escaláveis, segurança na nuvem e machine learning, liderando projetos de alto impacto para grandes empresas no Brasil.
Destaques e Reconhecimentos
Autor do livro Data Processing and Modeling with Hadoop e finalista do Prêmio Brasil Referência em Dados 2023. Coordenador e professor de MBAs na Impacta, formando especialistas em Data Science e Engenharia de Dados.
Expertise Técnica
Arquitetura de Dados: Data Lakes, Delta Lakes, Data Mesh
Engenharia de Dados: Pipelines de ingestão e ETL
Machine Learning: Modelos com scikit-learn e MLFlow
Cloud Computing: Google Cloud (GCP) e AWS
Engenharia de Dados: Pipelines de ingestão e ETL
Machine Learning: Modelos com scikit-learn e MLFlow
Cloud Computing: Google Cloud (GCP) e AWS
Liderança e Comunidade
Fundador do Talk Sudoers e da Liga Sudoers, com milhares de alunos na Udemy e EC-Council. Formação e gestão de times de alta performance com foco em Liderança & Mentoria e Comunicação & Ensino.
🚀 O que me move? Desafios onde minha experiência em Engenharia de Dados, Machine Learning e Cloud Computing possa gerar impacto estratégico e inovação contínua.
Isso é só o começo. Curioso para saber mais sobre o seu guia nessa jornada dos dados?
viniciusvale.com
Vinicius Vale - Sudoers
🚀 Líder em Engenharia de Dados | Especialista em Machine Learning e Cloud | Coordenador de MBA em Data Science e Data EngineeringVenha para nossa comunidade, nela falamos sobre Engenharia de Dados, Machine Learning e AI: https://chat.whatsapp.com/J6gFkDF56rH1ARZIx3Rwj0Profissional com +20 anos de experiência transformando dados em estratégia! Atuo no desenvolvimento de arquiteturas escaláveis, segurança na nuvem e machine learning, liderando projetos de alto impacto para grandes empresas no B
Venha para nossa comunidade!
Na Liga Sudoers, discutimos tópicos avançados em tecnologia e compartilhamos conhecimento.
Engenharia de Dados
Discuta arquiteturas modernas, ferramentas ETL e melhores práticas
Machine Learning
Compartilhe experiências com frameworks, modelos e aplicações práticas
Inteligência Artificial
Explore os avanços em AI e suas aplicações inovadoras
Junte-se a nós: https://chat.whatsapp.com/J6gFkDF56rH1ARZIx3Rwj0
🧓 Quando nem existia hype, a gente já escrevia sobre isso.
Em 2010, enquanto muita gente ainda achava que "Big Data" era só um nome bonito, eu publiquei um artigo técnico na SQL Magazine, edição 66, falando justamente sobre Aplicando Técnicas de Tuning para Melhoria de Desempenho em BD PostgreSQL.
💾 Era a era do
VACUUM, do EXPLAIN ANALYZE na raça e dos artigos salvos em PDF pra estudar offline.🧠 Hoje o mundo mudou, mas os fundamentos continuam os mesmos. E quem viveu o começo sabe: não dá pra construir inovação sem entender o básico.
📖 Se você também acha que conhecimento não vem de hype, mas de jornada, bem-vindo ao time. E sim, ainda tenho a revista guardada com orgulho. 😉
💾 Ensinando dados desde 2014, quando Hadoop ainda era hype e ninguém sabia pronunciar “PySpark” direito. Já vi muita moda passar — e sei o que realmente fica na jornada do engenheiro de dados.
🎤 FISL 16 | PostgreSQL na veia, sorteio no coração!
Nove anos atrás, tive o prazer de palestrar sobre PostgreSQL e RepManager no FISL16 — um dos maiores eventos de software livre da América Latina.
🔥 Teve conteúdo técnico de verdade, dicas de alta disponibilidade, e sobre dados…
E no final? Um sorteio de curso que acabou virando uma cena digna de stand-up! 😅
🔥 Teve conteúdo técnico de verdade, dicas de alta disponibilidade, e sobre dados…
E no final? Um sorteio de curso que acabou virando uma cena digna de stand-up! 😅
Uma jornada através da transformação digital impulsionada por dados
Prefeitura de São Paulo – 2016
O despertar de uma cidade inteligente
No início da estratégia Smart Sampa, São Paulo dava os primeiros passos rumo à transformação digital com dados geográficos.
Ministrei aulas de PostgreSQL com PostGIS, levando conhecimento técnico de alto nível à administração pública, capacitando equipes em georreferenciamento estratégico.
Unicamp – 2016
Academia e Indústria, cada vez mais próximas
A Unicamp consolidava sua liderança em ciência de dados e inteligência artificial, com uma visão integrada à indústria 4.0.
Contribui com conhecimento técnico aplicado, fortalecendo o elo entre pesquisa e aplicação real no mundo dos dados.
iFood – 2017
Escalando para se tornar unicórnio
Vivendo um momento crítico de crescimento e estruturação, o iFood preparava sua jornada rumo à elite da tecnologia.
Participei da construção da base data-driven que suportaria sua expansão explosiva em 2018.
Semantix – 2017
Antes da expansão internacional
A Semantix se firmava como uma das maiores especialistas em Big Data e IA do país.
Ofereci consultoria estratégica, estruturando os pilares técnicos que sustentariam sua internacionalização e IPO nos EUA.
E se o tempo fosse o juiz do seu trabalho?
Nem precisei responder.
As empresas pelas quais passei...
os projetos que liderei...
as transformações que ajudei a construir...
As empresas pelas quais passei...
os projetos que liderei...
as transformações que ajudei a construir...
O tempo respondeu por mim.
E mostrou que valeu. Cada passo.
E mostrou que valeu. Cada passo.
99 – 2018
O primeiro unicórnio brasileiro
No ano da venda para a Didi Chuxing, a 99 dava o maior salto de sua história.
Estive presente no momento-chave da integração global, vivendo por dentro a transição para um novo patamar de tecnologia e escala.
IBOPE Kantar Media – 2018
A virada digital na mídia brasileira
Com o crescimento exponencial de dados, medir audiência exigia novos paradigmas.
Apoiei a transição para dados em tempo real e integração com machine learning, moldando uma nova forma de entender o comportamento da audiência.
Solinftec – 2021
O agro brasileiro se torna tech global
A Solinftec se consolidava como líder em automação agrícola e IA no campo.
Sustentei uma base de dados confiável e escalável, preparando a empresa para sua expansão internacional e para receber um aporte de R$ 300 milhões.
Data Processing and Modeling with Hadoop – 2021
Do campo de batalha ao papel
Este livro nasceu da vivência real, onde cada projeto foi uma lição.
Fruto de uma jornada por prefeituras, universidades, unicórnios e gigantes do agronegócio, compartilhei aqui como transformar dados em informação e empresas em organizações verdadeiramente data-driven.
Stone 2021
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Ciclo de aprendizado completo
Minha experiência abrange os mais diversos setores, garantindo uma visão ampla do mercado de dados.
Agronegócio
Transformação digital no campo com soluções de monitoramento e automação agrícola.
Transporte
Otimização de rotas e operações com análise de dados em tempo real.
Alimentação
Gestão eficiente da cadeia de suprimentos e controle de qualidade baseado em dados.
Mídia
Análise de audiência e comportamento para estratégias de conteúdo personalizadas.
Governo
Plataformas de dados para transparência e eficiência na gestão pública.
Educação
Sistemas de aprendizado adaptativo e análise de desempenho acadêmico.
Tecnologia
Infraestrutura e arquitetura de dados para empresas de todos os portes.
Um livro para falar de seu impacto real.
Não é só sobre tecnologia ou dados. É sobre transformação genuína.
Propósito
Compartilhar uma jornada real
Técnica
Cada linha de código teve um porquê
Transformação
Como mudar empresas de dentro pra fora
"Data Processing and Modeling with Hadoop" não é só um título. É o reflexo de uma jornada que agora compartilho com você.
📘 Em 2021, enquanto muita gente ainda estava descobrindo o que era Big Data…
…eu já estava publicando meu livro em inglês sobre Data Processing and Modeling with Hadoop: Mastering Hadoop Ecosystem Including ETL, Data Vault, DMBok, GDPR, and Various Data-Centric Tools.
Meu livro está na lista dos 50 melhores livros sobre hadoop.
Falo isso com orgulho, não por vaidade — mas porque consistência importa.
💡 Escrever sobre dados, em outra língua, para outros públicos, exige mais do que estudar apostila ou repetir jargão. Exige vivência real, de quem passou noites ajustando cluster e quebrando a cabeça com modelagens complexas.
Hoje, ver esse conteúdo ainda sendo útil — e atual — me mostra que o que foi feito com profundidade resiste ao tempo.
Então antes de cair no hype da semana, lembre-se:
📚 O que é raiz, permanece. O que é modinha, viraliza e some.
📚 O que é raiz, permanece. O que é modinha, viraliza e some.
Amazon.com
Data Processing and Modeling with Hadoop: Mastering Hadoop Ecosystem Including ETL, Data Vault, DMBok, GDPR, and Various Data-Centric Tools (English Edition)
Data Processing and Modeling with Hadoop: Mastering Hadoop Ecosystem Including ETL, Data Vault, DMBok, GDPR, and Various Data-Centric Tools (English Edition) [do Vale, Vinicius Aquino] on Amazon.com. *FREE* shipping on qualifying offers. Data Processing and Modeling with Hadoop: Mastering Hadoop Ecosystem Including ETL, Data Vault, DMBok, GDPR, and Various Data-Centric Tools (English Edition)
🕰️ Há mais de 5 anos, quando poucos sabiam o que era Engenharia de Dados, a gente já estava debatendo o futuro.
Naquela conversa entre especialistas, falamos de desafios reais, arquitetura, ETL, governança e tudo o que hoje virou tendência.
🔍 Quem vê hype hoje, não imagina o quanto já andamos nessa jornada.
🔍 Quem vê hype hoje, não imagina o quanto já andamos nessa jornada.
🎥 Esse vídeo é mais que um bate-papo. É um registro de quem estava lá desde o início.
🚀 Em 2017, já falávamos de DevOps, Big Data e Cloud. E muita gente ainda achava que era “coisa do futuro”.
Enquanto o mercado ainda engatinhava, a gente já estava com a mão na massa, antecipando tendências e mostrando por que esses temas seriam pilares da nova era dos dados.
💡 Esse vídeo é uma verdadeira cápsula do tempo:
📦 DevOps como cultura
☁️ Cloud como base da escalabilidade
📊 Big Data como diferencial competitivo
📦 DevOps como cultura
☁️ Cloud como base da escalabilidade
📊 Big Data como diferencial competitivo
🎥 Volte no tempo e veja como a visão de futuro sempre fez parte da nossa jornada.
💻 2021. Enquanto uns subiam no palco…
📦 Eu criava a Jornada do Engenheiro de Dados.
📦 Eu criava a Jornada do Engenheiro de Dados.
Sem glitter, sem storytelling fabricado, sem fórmula mágica.
Só conteúdo real, direto da trincheira.
Da modelagem à produção. Do transacional ao Delta Lake.
Com direito a bug na demo e café frio no copo.
Da modelagem à produção. Do transacional ao Delta Lake.
Com direito a bug na demo e café frio no copo.
Porque a verdade é:
🎤 Especialistas de palco têm aplauso.
🧠 Engenheiros de verdade têm entrega.
🎤 Especialistas de palco têm aplauso.
🧠 Engenheiros de verdade têm entrega.
Se você já caiu num curso que prometia te transformar em ninja em 7 dias, respira.
Aqui, a jornada é longa, mas é real.
Aqui, a jornada é longa, mas é real.
📺 Corre lá no canal e acompanha a série.
Spoiler: tem mais dado do que ego. 😏
Spoiler: tem mais dado do que ego. 😏
🎓 Enquanto muitos vendem curso como se fosse mágica,
eu tô aqui há anos ensinando nas principais faculdades de tecnologia do país.
eu tô aqui há anos ensinando nas principais faculdades de tecnologia do país.
Coordenando MBAs, formando profissionais, levando conhecimento sério —
sem prometer que você vai virar especialista em 5 dias.
(E nem virar “CEO de você mesmo” depois do módulo 1.)
sem prometer que você vai virar especialista em 5 dias.
(E nem virar “CEO de você mesmo” depois do módulo 1.)
💡 Educação de verdade tem projeto, consistência,
tem aluno com dúvida real — e professor com vivência prática.
tem aluno com dúvida real — e professor com vivência prática.
Porque não é sobre slide bonito ou prometer salário de 20k,
é sobre formar gente que sabe resolver problema quando a query explode ou o pipeline para às 3 da manhã.
é sobre formar gente que sabe resolver problema quando a query explode ou o pipeline para às 3 da manhã.
Quer aprender de verdade?
📚 Tem aula, tem série, tem jornada.
Só não tem mágica.
📚 Tem aula, tem série, tem jornada.
Só não tem mágica.
Cursos de MBA e Pós-Graduação de Tecnologia | Faculdade Impacta
Data Science & Advanced Analytics - Cursos de MBA e Pós-Graduação de Tecnologia | Faculdade Impacta
Domine as competências mais requisitadas no mercado e prepare-se para liderar a próxima onda de transformação no setor de Data Science & Advanced Analytics.
🔍 Todo mundo fala de dados. Poucos entendem o momento que estamos vivendo.
Enquanto o hype grita por IA generativa, poucos param para refletir sobre a base que sustenta tudo isso: os dados.
🧠 Escrevi este artigo não para explicar um conceito técnico, mas para provocar uma reflexão.
👉 Onde estamos na jornada dos dados? O que aprendemos até aqui? E, mais importante:
Para onde estamos indo?
👉 Onde estamos na jornada dos dados? O que aprendemos até aqui? E, mais importante:
Para onde estamos indo?
Se você trabalha com dados, ou pretende trabalhar, esse texto é pra você.
📖 Leia, reflita — e se quiser, me diga: o que você enxerga no agora dos dados?
📖 Leia, reflita — e se quiser, me diga: o que você enxerga no agora dos dados?
🎓Conhecimento liberta… mas também incomoda.
Escrevi esse artigo porque cansei de ver discursos bonitos sem fundamento técnico.
Gente que decora frases de efeito, mas nunca pisou numa esteira de dados real.
Sofistas modernos, seduzindo com aparência de sabedoria — mas sem profundidade.
Gente que decora frases de efeito, mas nunca pisou numa esteira de dados real.
Sofistas modernos, seduzindo com aparência de sabedoria — mas sem profundidade.
📚 Enquanto isso, tem gente com sede de aprender de verdade.
E é por essas pessoas que continuo ensinando.
E é por essas pessoas que continuo ensinando.
👉 Se você também acredita que conhecimento é mais do que palco e slides,
vem ler e refletir comigo:
vem ler e refletir comigo:
🔥 Curso pra quem é raiz de verdade!
Sabe aquele pessoal que aprendeu SQL antes do ChatGPT, que fazia
Sabe aquele pessoal que aprendeu SQL antes do ChatGPT, que fazia
INNER JOIN na mente e entendia índice no olho? Então, tem curso gratuito para você também.📚 Pensado pra quem viveu a evolução dos dados no campo de batalha, e não em slide de palco.
Aqui a gente ensina com prática, contexto e sem enrolação.
Aqui a gente ensina com prática, contexto e sem enrolação.
👨💻 Se você é do time raiz, ou quer aprender como um, cola com a gente.
🛠️ Porque saber apertar botão é fácil. Difícil é entender o que tá por trás dele.
Curso versão (OLD SCHOOL) :
🖥️ Foi aqui que começou a sorte.
Entre um PC branco, disquetes e aquele barulhinho do modem, nascia um garoto curioso — e com sede de entender como o mundo funcionava por trás da tela.
Entre um PC branco, disquetes e aquele barulhinho do modem, nascia um garoto curioso — e com sede de entender como o mundo funcionava por trás da tela.
Não era sobre saber tudo, era sobre nunca parar de perguntar.
🌱 O tempo passou, o hardware mudou, os sistemas evoluíram...
Mas a essência continuou a mesma: a vontade de aprender, ensinar e transformar.
Mas a essência continuou a mesma: a vontade de aprender, ensinar e transformar.
Hoje, olhando pra essa foto, só consigo pensar: ainda bem que eu sentei nessa cadeira.
#programar #delphi #windows #html #sudoers | Vinicius Vale - Sudoers
Um dia vão falar que foi sorte, então segue a foto de quando a sorte começou a nascer. Nessa época, já estava aprendendo a #programar em #delphi, e já formatava e instalava #windows 98 em disquetes. Além de saber #html, antes mesmo de saber usar o Dreamweaver. Foram várias madrugadas acordado para acessar a Internet discada de 56kbps. Olhando de longe parece sorte, mas de perto foi muita dedicação e suor, em uma época que Internet era só mato. Pacote completo com scanner, impressora, webcam,
🏆 De uma cadeira giratória nos anos 90, para o palco dos que fazem a diferença com dados.
Ser finalista no Prêmio Brasil Referência em Dados não é apenas um reconhecimento.
É um lembrete: tudo aquilo que comecei lá atrás — com curiosidade, vontade de aprender e amor por ensinar — valeu (e está valendo) a pena.
É um lembrete: tudo aquilo que comecei lá atrás — com curiosidade, vontade de aprender e amor por ensinar — valeu (e está valendo) a pena.
🔍 Não se trata apenas de dados, mas de impacto.
Não é sobre status, é sobre propósito.
E principalmente: é sobre gente que acredita que transformar o mundo passa por entender melhor o que ele nos mostra.
Não é sobre status, é sobre propósito.
E principalmente: é sobre gente que acredita que transformar o mundo passa por entender melhor o que ele nos mostra.
Gratidão a todos que fizeram parte dessa jornada.
Seguimos juntos — sempre em beta, mas nunca parados.
Seguimos juntos — sempre em beta, mas nunca parados.
Em busca de novos desafios com dados.
Porque crescer é mais do que subir degraus — é mudar de escada.
Cada projeto, cada pipeline, cada falha e cada insight me trouxe até aqui.
Mas o melhor dos dados é isso: eles sempre apontam para o próximo passo.
Cada projeto, cada pipeline, cada falha e cada insight me trouxe até aqui.
Mas o melhor dos dados é isso: eles sempre apontam para o próximo passo.
🌍 Nossos alunos pelo mundo!
De Porto Alegre ao Camboja, de Lisboa ao Cairo, de São Paulo a Sydney — a jornada do conhecimento em dados não tem fronteiras.
Ver esse mapa ganhar vida com cada ponto representando alguém que decidiu aprender, evoluir e transformar... é simplesmente indescritível.
Mais que números — histórias, sonhos e jornadas conectadas pela educação.
Mais que números — histórias, sonhos e jornadas conectadas pela educação.
📡 A missão da Liga Sudoers é clara: compartilhar conhecimento com profundidade, propósito e sem enrolação — em qualquer canto do planeta.
Obrigado a cada um de vocês que faz parte disso.
E se você ainda não faz... já sabe onde nos encontrar. 🌎🚀
E se você ainda não faz... já sabe onde nos encontrar. 🌎🚀
🎓 Mais de 1.700 minutos ensinados nos últimos 30 dias.
Nos últimos 30 dias, 34 alunos dedicaram seu tempo para aprender comigo, somando 1.717 minutos de conteúdo assistido.
Pode parecer só um número... mas por trás dele estão dúvidas superadas, conceitos absorvidos e jornadas que estão apenas começando.
A cada aluno ativo, a certeza: ensinar é mais que transferir conhecimento, é construir pontes reais entre teoria e prática.
E seguimos firmes na missão da Liga Sudoers: formar os engenheiros de dados mais preparados — e menos deslumbrados — do mercado. 🚀
📈 Que venha o próximo ciclo!
🎥 Por que criei o canal?
Não foi por ego, nem por algoritmo.
Foi por necessidade real de abrir espaço pra conversas sinceras sobre dados, carreira e o tal “mundo real” que poucos têm coragem de mostrar.
Foi por necessidade real de abrir espaço pra conversas sinceras sobre dados, carreira e o tal “mundo real” que poucos têm coragem de mostrar.
No vídeo abaixo, compartilho de forma direta o que me levou a criar o canal da Liga Sudoers — e por que ele existe até hoje.
📌 Spoiler: não foi pra vender fórmula mágica, foi pra mostrar o caminho de verdade.
De quem vive isso há mais de 10 anos, no código, no caos e no comando.
De quem vive isso há mais de 10 anos, no código, no caos e no comando.
Se você está começando, ou já é senior mas sente que falta clareza... esse vídeo pode ser o ponto de virada.
🎯 Assista, compartilhe, critique — só não passe batido.
🛠️ Preparado pra colocar a mão na massa?
Se você está acompanhando os vídeos da série Jornada do Engenheiro de Dados, já deve ter percebido que aqui a gente vai além da teoria. E pra acompanhar de verdade, tem que preparar o ambiente.
🚀 Nos próximos vídeos, você vai precisar de 3 ferramentas básicas:
🔹 Docker e Docker Compose – pra criar ambientes isolados e reprodutíveis.
🔹 Python 3 – a base dos scripts, análises e integrações que vamos desenvolver.
🔹 Python 3 – a base dos scripts, análises e integrações que vamos desenvolver.
💡 Se você ainda não tem essas ferramentas instaladas, agora é o momento. Eu deixei tudo bem simples de seguir — e sem enrolação.
📌 Quer aprender fazendo? Então separe um tempinho, prepare seu setup e vem comigo. Aqui é raiz: do 0 ao deploy, sem firula.
🧭 Trilha ou Jornada?
Fazer uma trilha você pode até tentar sozinho…
Mas uma jornada de verdade exige um mapa, propósito — e o guia certo.
Mas uma jornada de verdade exige um mapa, propósito — e o guia certo.
💡 Acabei de publicar um vídeo onde explico o mapa que vamos seguir juntos na nossa Jornada do Engenheiro de Dados.
Não é mais um curso solto. É um caminho construído com lógica, etapas e visão real de mercado.
Não é mais um curso solto. É um caminho construído com lógica, etapas e visão real de mercado.
⚙️ A cada passo, vamos conectando os pontos — do transacional ao Big Data, do armazenamento à IA.
📍Se você quer ir longe, não tente adivinhar o caminho.
Vem comigo. A rota já está traçada.
Vem comigo. A rota já está traçada.
Curso na Udemy:
🎭 Antes de iniciar, vamos falar de alguns mitos sobre dados...
❌ “Dados falam por si só.”
❌ “Mais dados sempre significam melhores decisões.”
❌ “Qualquer ferramenta resolve.”
❌ “Visualização bonita já é insight.”
❌ “Mais dados sempre significam melhores decisões.”
❌ “Qualquer ferramenta resolve.”
❌ “Visualização bonita já é insight.”
🚨 Spoiler: dados mal coletados, mal tratados ou mal interpretados geram apenas ruído — não conhecimento.
🔍 A verdade? Dados não mentem, mas podem enganar.
E se você não domina o básico — como qualidade, estrutura e governança — está só empilhando caos digital.
E se você não domina o básico — como qualidade, estrutura e governança — está só empilhando caos digital.
📌 Se o objetivo é transformar dados em decisões, você precisa mais do que dashboards: precisa de base sólida.
💡 E é exatamente isso que você encontra aqui na Jornada do Engenheiro de Dados.
📲 Curtiu? Então nos siga nas redes sociais da Liga Sudoers.
Porque aprender com quem está na prática é bem diferente de só ouvir palestra bonita.
Porque aprender com quem está na prática é bem diferente de só ouvir palestra bonita.
Agora, vamos conhecer o método Sudoers de treinamento
O Método Sudoers de Treinamento nasceu da minha experiência consolidada em engenharia de dados, desenvolvimento de software, infraestrutura, governança de TI e estratégia de negócios. Ao longo dos anos, percebi que a maioria dos cursos e treinamentos ofereciam uma abordagem fragmentada, sem conexão direta entre teoria e prática real do mercado. Foi então que desenvolvi um método estruturado, prático e progressivo, pensado para transformar profissionais comuns em especialistas altamente qualificados.
Aprendizado Progressivo e Aplicado
O método segue um fluxo lógico e estruturado, onde cada conceito é ensinado de forma sequencial, garantindo que o aluno não apenas aprenda, mas internalize e aplique. Nada de teoria solta: cada conceito é reforçado com práticas reais, baseadas em problemas do mundo corporativo.
Conexão entre Tecnologia, Estratégia e Negócios
Diferente de treinamentos que focam apenas no aspecto técnico, o Método Sudoers integra visão de negócios, otimização de processos e impacto da tecnologia nas organizações. Isso capacita os alunos a pensar além do código e atuar de maneira estratégica.
Caminho Estruturado para Dominar Engenharia de Dados
A metodologia foi criada com base na minha própria jornada profissional. Por isso, o treinamento guia os alunos desde fundamentos essenciais até tópicos avançados, passando por áreas críticas como bancos de dados, big data, infraestrutura, governança e desenvolvimento.
Hands-on: A Teoria Só Faz Sentido com a Prática
Cada módulo do treinamento é baseado em desafios práticos, simulando o dia a dia de um engenheiro de dados ou desenvolvedor. Nada de aulas monótonas ou decoreba: no Método Sudoers, o aluno é colocado no centro da experiência e precisa resolver problemas reais.
Mentoria e Construção de Carreira
Além do conhecimento técnico, o método também desenvolve soft skills essenciais para crescimento profissional, como inteligência emocional, liderança, comunicação e estratégia de carreira. O foco é formar profissionais completos, prontos para os desafios do mercado.
Se você busca um aprendizado estruturado, conectado ao mercado e com aplicação real, o Método Sudoers é o caminho para acelerar sua jornada rumo à excelência profissional. 🚀
Anos trabalhando em diversas empresas e projetos.
E aprendi uma coisa:
E aprendi uma coisa:
👉 o segredo não é agradar todo mundo.
É entregar projetos, não importa o cenário, nem as pessoas.
⠀
💡 Como eu fiz isso?
Liderando pessoas de forma objetiva.
É entregar projetos, não importa o cenário, nem as pessoas.
⠀
💡 Como eu fiz isso?
Liderando pessoas de forma objetiva.
🔸 Dando clareza do que precisa ser feito.
🔸 Tirando ruído das conversas.
🔸 Focando em decisões, não em vaidade.
⠀
Muitos confundem "ser líder" com ser simpático, carismático ou "gente boa".
Mas liderança de verdade exige postura, foco e direção.
🔸 Tirando ruído das conversas.
🔸 Focando em decisões, não em vaidade.
⠀
Muitos confundem "ser líder" com ser simpático, carismático ou "gente boa".
Mas liderança de verdade exige postura, foco e direção.
🎯 Liderar é orientar com propósito, corrigir com respeito e inspirar com consistência.
Se você ainda lidera com base no improviso, talvez seja hora de rever o jogo.
Porque onde há ruído, não há entrega.
⠀
📲 Curtiu? Segue a gente na Liga Sudoers — aqui a gente compartilha visão de campo, não só teoria de palco.
Porque onde há ruído, não há entrega.
⠀
📲 Curtiu? Segue a gente na Liga Sudoers — aqui a gente compartilha visão de campo, não só teoria de palco.
🎉 Surpresa! Se você chegou até aqui... parabéns!
Sem nem perceber, você já deu o primeiro passo na Jornada dos Dados.
Esse é o jeito Sudoers de te ensinar: quando vê, já está evoluindo.
Sem nem perceber, você já deu o primeiro passo na Jornada dos Dados.
Esse é o jeito Sudoers de te ensinar: quando vê, já está evoluindo.
🚀 E o melhor ainda está por vir.
Preparado para descobrir do que você é capaz?
Preparado para descobrir do que você é capaz?
👀 Veja o que os nossos alunos falam sobre o nosso método
Não somos nós que estamos dizendo…
São eles, os que já estão trilhando a Jornada dos Dados com a gente.
São eles, os que já estão trilhando a Jornada dos Dados com a gente.
💬 Comentários reais.
📈 Resultados visíveis.
🔥 Uma metodologia diferente de tudo que você já viu.
📈 Resultados visíveis.
🔥 Uma metodologia diferente de tudo que você já viu.
Enquanto alguns vendem trilhas turísticas, aqui a gente te guia pela verdadeira jornada — com emoção, desafios e crescimento de verdade.
🎓 Quer saber se vale a pena?
Escute quem já está no caminho.
Escute quem já está no caminho.
#postgresql #opensource #root #sudoers | Vinicius Vale - Sudoers
Não tem satisfação maior do que ver seus cursos ajudando as pessoas a evoluírem tecnicamente, principalmente em #PostgreSQL um banco de dados #opensource que vem ganhando cada vez mais espaço no mercado. Parabéns, Thiago Ricco continue essa sua evolução. Precisando estamos junto. Venha ser #root, venha ser #sudoers.
É emocionante ver o desempenho excepcional dos nossos alunos no MBA da… | Vinicius Vale - Sudoers
É emocionante ver o desempenho excepcional dos nossos alunos no MBA da Faculdade Impacta Tecnologia! A dedicação e motivação de cada um nos inspiram a evoluir constantemente. Parabéns pelo empenho e pelo trabalho de todos! Juntos vamos mais longe.
✨ Mas você deve estar se perguntando: "Quanto isso vai me custar?"
A resposta é simples: Nada. Zero.
Meus cursos estão aí, disponíveis gratuitamente — já mostrei acima.
O que eu vou te ensinar vale muito mais do que dinheiro pode pagar.
Meus cursos estão aí, disponíveis gratuitamente — já mostrei acima.
O que eu vou te ensinar vale muito mais do que dinheiro pode pagar.
Eu vou te ensinar a ser livre.
Vou te dar o conhecimento necessário para que você se torne mestre dos dados.
Mas para isso, você precisa se tornar meu mentorado.
Vou te dar o conhecimento necessário para que você se torne mestre dos dados.
Mas para isso, você precisa se tornar meu mentorado.
Se você também acredita que conhecimento real transforma — e que hype não sustenta pipeline — vem comigo. Aqui é prática, é raiz, é transformação.
🚀 Junte-se à Jornada e vem ser parte da Liga Sudoers.
Entre no nosso grupo e descubra os próximos passos:
👉 https://chat.whatsapp.com/J6gFkDF56rH1ARZIx3Rwj0
Entre no nosso grupo e descubra os próximos passos:
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👉 Conheça meus projetos: [viniciusvale.com]
🧭 Você não sabe nada de dados… e tudo bem.
Mas se você chegou até aqui, talvez seja porque algo dentro de você despertou.
Mas se você chegou até aqui, talvez seja porque algo dentro de você despertou.
Talvez você esteja cansado da rotina que não inspira.
Talvez esteja buscando liberdade, propósito, autonomia.
Talvez esteja buscando liberdade, propósito, autonomia.
🚪Essa jornada não é só sobre tecnologia.
É sobre libertar sua mente, mudar sua história, e construir algo seu.
Mesmo perdido, mesmo com medo… você sentiu que esse chamado era pra você.
É sobre libertar sua mente, mudar sua história, e construir algo seu.
Mesmo perdido, mesmo com medo… você sentiu que esse chamado era pra você.
💡 E aqui, você não estará sozinho.
Eu vou te guiar. Passo a passo. Sem atalhos.
Com o que há de mais valioso: conhecimento real, aplicado, e gratuito.
Eu vou te guiar. Passo a passo. Sem atalhos.
Com o que há de mais valioso: conhecimento real, aplicado, e gratuito.
🎥 Comece hoje. Um vídeo por dia. Um passo por vez.
Porque a jornada não começa quando você está pronto.
Ela começa quando você diz SIM.
Porque a jornada não começa quando você está pronto.
Ela começa quando você diz SIM.
🛤️ Tem muita gente por aí vendendo “jornada”... mas entregando trilha turística.
A diferença?
Na trilha, te mostram o caminho mais fácil, decorado, sem surpresas.
Na jornada real, você sente. Erra. Aprende. Evolui.
E o mais importante: não caminha sozinho.
Na trilha, te mostram o caminho mais fácil, decorado, sem surpresas.
Na jornada real, você sente. Erra. Aprende. Evolui.
E o mais importante: não caminha sozinho.
🚀 Aqui, eu não vendo curso. Eu guio sua jornada.
Com emoção, com verdade, com vivência.
Sem atalhos e sem firula.
Porque quem já viveu na prática, sabe que o mapa só vale se for testado no campo de batalha.
Com emoção, com verdade, com vivência.
Sem atalhos e sem firula.
Porque quem já viveu na prática, sabe que o mapa só vale se for testado no campo de batalha.
📌 Se você quer algo real, algo que transforme —
não um “roteiro turístico”, mas uma jornada de verdade —
bem-vindo à Liga Sudoers.
não um “roteiro turístico”, mas uma jornada de verdade —
bem-vindo à Liga Sudoers.
📌 Todo mundo fala em jornada… mas começa pelo final.
Enquanto alguns vendem “jornada” e entregam uma trilha turística toda enfeitada, por aqui a gente começa do início — do chão da fábrica de dados.
⚙️ Antes de falar em IA, dashboards e modelos mirabolantes, é preciso entender o básico que sustenta tudo:
✅ O tipo de dado que você tem.
✅ A tipagem correta.
✅ O que realmente pode ser transformado em informação.
✅ O tipo de dado que você tem.
✅ A tipagem correta.
✅ O que realmente pode ser transformado em informação.
🎒 Aqui a jornada é real.
Com barro na bota e SQL no console.
Com barro na bota e SQL no console.
Se você busca um guia — não um vendedor de roteiro — vem com a gente.
Porque a Jornada para Liga Sudoers começa onde a maioria nem sabe olhar: na base.
Porque a Jornada para Liga Sudoers começa onde a maioria nem sabe olhar: na base.
Vantagens de Ambiente Transacional (OLTP)
Alta performance em gravações
Lida com grande volume de transações.
Atualização em tempo real
Dados refletem o estado mais recente.
Consistência e integridade
Garante a confiabilidade dos dados.
Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade
Princípios ACID que garantem a confiabilidade em bancos de dados transacionais e dimensionais
Os princípios ACID são fundamentais para garantir a integridade e confiabilidade das transações de dados em sistemas de banco de dados relacionais.
Atomicidade
Garante que todas as operações em uma transação sejam concluídas por completo ou nenhuma delas seja executada.
Consistência
Assegura que a transação mantenha a integridade dos dados e respeite todas as regras e restrições definidas.
Isolamento
Permite que múltiplas transações sejam executadas simultaneamente sem interferir umas nas outras.
Durabilidade
Garante que os dados sejam permanentemente armazenados, mesmo em caso de falha do sistema ou queda de energia.
📦 Se o seu banco de dados não é ACID… ele pode estar vazando verdade.
ACID não é só sigla bonita.
É o que garante que seus dados não virem bagunça quando a coisa aperta:
🔹 Atomicidade
🔹 Consistência
🔹 Isolamento
🔹 Durabilidade
É o que garante que seus dados não virem bagunça quando a coisa aperta:
🔹 Atomicidade
🔹 Consistência
🔹 Isolamento
🔹 Durabilidade
Sem isso, transações quebram, dados se perdem, e o caos reina.
💥 Quer entender de verdade como bancos de dados funcionam?
👉 ACID é o ponto de partida. E sim, você precisa saber disso — mesmo trabalhando com Big Data, Lakehouse ou NoSQL.
👉 ACID é o ponto de partida. E sim, você precisa saber disso — mesmo trabalhando com Big Data, Lakehouse ou NoSQL.
🧠 Tá estudando dados? Então começa pelo alicerce.
Se está curtindo nosso conteúdo, siga a Liga Sudoers nas redes sociais
Porque aprender de verdade é mais que rodar SELECT * FROM vida_real.
Porque aprender de verdade é mais que rodar SELECT * FROM vida_real.
Terceira Forma Normal
Eliminação de Dependências Transitivas
Todos os atributos devem depender diretamente da chave primária, não de outros atributos não-chave.
Redução de Redundância
Otimiza o armazenamento ao eliminar dados duplicados, resultando em bancos mais eficientes.
Integridade Referencial
Facilita a manutenção da consistência através de relacionamentos bem definidos entre tabelas.
🎯 Você realmente entende o início da jornada dos dados?
Antes de pensar em Big Data, IA ou análises complexas... tudo começa com modelagem transacional.
Antes de pensar em Big Data, IA ou análises complexas... tudo começa com modelagem transacional.
📌 Neste vídeo, vou te mostrar por que o DER (Diagrama Entidade-Relacionamento) é a base sólida para qualquer projeto de dados.
Você vai entender como o ambiente transacional influencia diretamente na performance, integridade e escalabilidade dos seus sistemas.
Você vai entender como o ambiente transacional influencia diretamente na performance, integridade e escalabilidade dos seus sistemas.
👨💻 Seja você iniciante ou experiente, dominar o transacional é o que separa quem só armazena dados de quem constrói sistemas confiáveis.
🚀 Prepare-se para ver o início da jornada como nunca antes.
Se quer estruturar bem os dados desde a origem, esse vídeo é pra você.
Se quer estruturar bem os dados desde a origem, esse vídeo é pra você.
👉 Assista agora e comece com o pé direito!
Otimista vs Pessimista
Bloqueio Otimista
Permite múltiplos acessos simultâneos assumindo que conflitos são raros
Bloqueio Pessimista
Bloqueia o recurso durante toda a transação para evitar conflitos
Versionamento
Otimista utiliza controle de versão para detectar alterações concorrentes
Resolução de Conflitos
Pessimista previne conflitos, otimista os resolve após ocorrerem
Desvantagens de Ambiente Transacional (OLTP)
Não otimizado para análise
Consultas analíticas complexas podem ser lentas ou ineficientes em sistemas OLTP.
Excesso de normalização
Dificulta cruzamentos de dados e exige múltiplos joins para informações completas.
Foco operacional
Não armazena histórico adequadamente nem oferece visão estratégica dos dados.
🚫 Transacional é ótimo… até não ser mais!
Você sabia que o mesmo modelo que garante integridade nos sistemas também é o que te impede de fazer análises mais profundas?
📉 Quando o volume de dados cresce e a necessidade de entender o negócio aumenta, o modelo transacional mostra suas limitações.
📊 É aí que entra o modelo dimensional — uma nova forma de organizar os dados, pensada para análise, performance e decisão estratégica.
Neste vídeo, eu te explico: 🔍 Por que o transacional trava sua evolução
🔄 Como migrar para o modelo dimensional sem dores
🚀 E como essa mudança é o primeiro passo para um verdadeiro ambiente de BI e Data Analytics
🔄 Como migrar para o modelo dimensional sem dores
🚀 E como essa mudança é o primeiro passo para um verdadeiro ambiente de BI e Data Analytics
Se você quer sair da estrutura engessada e começar a extrair valor dos dados, esse conteúdo é essencial!
🎥 Assista e entenda como evoluir sua arquitetura de dados com inteligência.
📐 Modelagem de Dados: o projeto invisível que sustenta tudo.
Você pode até não enxergar, mas toda boa análise nasce de uma boa modelagem. Sem ela, os dados viram bagunça, e as decisões, um tiro no escuro.
Mas calma, não estamos falando de fórmulas mágicas. Estamos falando de entendimento, estrutura e propósito.
Mas calma, não estamos falando de fórmulas mágicas. Estamos falando de entendimento, estrutura e propósito.
Neste artigo, compartilho minha visão prática sobre:
🔍 Por que a modelagem é o coração da Engenharia de Dados
🏗️ Como ela evita retrabalho, desperdício e caos informacional
🧠 E o que você precisa dominar para construir modelos que fazem sentido — pro negócio e pra performance
🏗️ Como ela evita retrabalho, desperdício e caos informacional
🧠 E o que você precisa dominar para construir modelos que fazem sentido — pro negócio e pra performance
É hora de dar atenção ao que realmente sustenta seu pipeline.
👉 Leia agora e entenda por que sem modelagem, não há inteligência.
📖 Acesse aqui:
Curso na Udemy:
📊 Dashboards em ambientes transacionais: não é só bonito, é essencial.
Muita gente ainda acha que dashboard é só firula visual... mas quem está na operação sabe:
🚨 sem visão clara, o negócio para.
🚨 sem visão clara, o negócio para.
No vídeo que acabei de liberar, mostro na prática como dashboards bem planejados ajudam a:
✅ Identificar gargalos em tempo real
✅ Monitorar processos críticos da operação
✅ Tomar decisões rápidas e baseadas em dados confiáveis
✅ Identificar gargalos em tempo real
✅ Monitorar processos críticos da operação
✅ Tomar decisões rápidas e baseadas em dados confiáveis
💡 Tudo isso direto de ambientes transacionais, onde cada segundo vale dinheiro.
Se você quer transformar dados brutos em ação imediata, esse vídeo é pra você.
📺 Assista agora e entenda como os dashboards salvam o dia:
OLTP vs OLAP
Sistemas OLTP
Otimizados para processamento transacional com muitas operações pequenas e rápidas. Foco em operações diárias e dados atuais.
Sistemas OLAP
Projetados para análise complexa de grandes volumes de dados históricos. Foco em suporte à decisão e tendências de longo prazo.
🎯 Quer usar IA de verdade? Comece modelando certo.
Muita gente quer aplicar inteligência artificial, mas esquece da base: a estrutura dos dados.
🧠 No vídeo explico como a modelagem dimensional pode ser um divisor de águas nos projetos de IA:
✅ Facilita a leitura dos dados para algoritmos
✅ Aumenta a performance nas consultas
✅ Melhora a explicabilidade dos modelos
✅ Organiza o dado para análises mais inteligentes
✅ Aumenta a performance nas consultas
✅ Melhora a explicabilidade dos modelos
✅ Organiza o dado para análises mais inteligentes
📊 Se você quer preparar seus dados para IA de verdade, precisa entender o porquê da modelagem dimensional ser tão poderosa.
🚀 Esse vídeo vai abrir sua mente:
Vantagens de Ambiente Dimensional (OLAP)
Fácil Entendimento
Modelagem intuitiva para todos.
Consultas Rápidas
Ideal para análises complexas.
Otimizado para BI
Integração com visualização e relatórios.
Modelagem Dimensional
Esquema Estrela
Organiza dados em tabelas de fatos conectadas a tabelas de dimensões, simplificando consultas analíticas complexas.
Esquema Floco de Neve
Normaliza as tabelas de dimensão para reduzir redundância, mantendo a tabela de fatos no centro da estrutura.
A modelagem dimensional proporciona uma estrutura intuitiva que equilibra desempenho com facilidade de uso para análises de negócios.
📊 Você realmente sabe o que é uma dimensão? E um fato?
Muita gente já ouviu falar em modelagem dimensional, mas poucos sabem explicar com clareza o que diferencia uma dimensão de um fato.
🧠 Nesse vídeo, explico de forma direta e prática:
🔹 O que são dimensões e qual seu papel na análise de dados
🔹 O que são fatos e por que eles são o coração das métricas
🔹 Como essa separação facilita BI, Data Warehousing e até IA
🔹 O que são fatos e por que eles são o coração das métricas
🔹 Como essa separação facilita BI, Data Warehousing e até IA
Se você quer dominar modelagem dimensional de verdade, entender esses dois conceitos é o ponto de partida.
🚀 Assista agora e destrave essa parte fundamental da jornada dos dados:
Extract, Transform e Load
Extract (Extração)
Processo de coleta de dados brutos de múltiplas fontes como bancos de dados, APIs, arquivos e sistemas legados.
Transform (Transformação)
Limpeza, enriquecimento, validação e conversão dos dados para formatos e estruturas adequados para análise.
Load (Carregamento)
Inserção dos dados transformados em um destino final como data warehouse, permitindo consultas e análises eficientes.
🧪 ETL e SQL: Os verdadeiros superpoderes na manipulação de dados!
Antes de qualquer dashboard bonito, IA inteligente ou análise preditiva, existe um herói invisível por trás: o ETL bem feito e o SQL afiado.
E é exatamente sobre isso que falo neste vídeo.
E é exatamente sobre isso que falo neste vídeo.
💥 Neste episódio da nossa jornada, você vai entender:
🔹 Por que dominar SQL ainda é essencial em 2025
🔹 O que é o ETL e como ele transforma dados brutos em ouro puro
🔹 Como pipelines bem construídos garantem qualidade, performance e confiança nos dados
🔹 O que é o ETL e como ele transforma dados brutos em ouro puro
🔹 Como pipelines bem construídos garantem qualidade, performance e confiança nos dados
📊 Não dá pra escalar montanhas de dados sem ferramentas afiadas.
Esse vídeo é para quem quer entender, transformar e liderar com dados!
Esse vídeo é para quem quer entender, transformar e liderar com dados!
🎥 Assista agora:
🧠 Não sabe SQL? Respira... e vem comigo.
Você não precisa saber tudo pra começar — o importante é começar.
📚 Já temos um curso gratuito de SQL te esperando.
E o melhor: você não vai estar sozinho nessa.
E o melhor: você não vai estar sozinho nessa.
✨ "Como eu disse, há coisas que valem muito mais que dinheiro..."
Nessa jornada, serei seu guia. O objetivo?
Te transformar em alguém que domina os dados, não que foge deles.
Te transformar em alguém que domina os dados, não que foge deles.
🚀 Mas corre... nosso tempo é curto. A oportunidade tá batendo aí.
💬 Jovem Padawan, a trilha foi aberta. Agora só depende de você.
Versão com material de apoio, exercícios e acompanhamento.
🛠️ Os Dados Brutos não Contam Histórias... Mas a Transformação Conta!
Quer começar a dominar os dados de verdade?
Então chegou a hora de encarar a base de tudo: comandos de transformação.
Então chegou a hora de encarar a base de tudo: comandos de transformação.
📊 SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY…
Esses não são só comandos, são as chaves que destravam os insights.
Esses não são só comandos, são as chaves que destravam os insights.
🔥 Com poucos comandos, você já é capaz de:
- Limpar o que está sujo
- Juntar o que está separado
- Resumir o que está complexo
- E revelar o que ninguém viu ainda.
💡 Nesse artigo, eu te mostro como transformar dados com SQL de forma simples e prática, mesmo que você esteja começando agora.
📍 E se você ainda acha SQL complicado… te garanto: depois de hoje, vai parecer uma conversa com os dados.
🎥 Assista agora e comece a transformar dados em conhecimento real:
Full Load, Incremental e Upsert
Estratégias fundamentais para carregamento de dados em ambientes dimensionais:
Full Load
Substituição completa dos dados existentes por novos dados em cada carregamento. Ideal para conjuntos pequenos ou quando a integridade total é necessária.
Incremental
Carregamento apenas dos dados novos ou alterados desde o último processamento. Otimiza o tempo e recursos em grandes volumes de dados.
Upsert
Combinação de update e insert: atualiza registros existentes e insere novos registros em uma única operação, mantendo a consistência dos dados.
🧱 Movendo Dados com ETL: o ponto de ruptura entre mundos
Já se perguntou por que os dados transacionais e analíticos seguem caminhos diferentes?
A resposta está no poder silencioso do ETL.
A resposta está no poder silencioso do ETL.
🔥 Ele não apenas move dados…
Ele cria fronteiras, define propósitos e transforma o caos operacional em visão estratégica.
Ele cria fronteiras, define propósitos e transforma o caos operacional em visão estratégica.
📊 Foi o ETL que motivou a separação física entre o Transacional (OLTP) e o Dimensional (OLAP).
E essa divisão mudou a forma como pensamos, modelamos e usamos os dados até hoje.
E essa divisão mudou a forma como pensamos, modelamos e usamos os dados até hoje.
💡 Entenda como essa virada aconteceu e por que o ETL é mais que uma simples ferramenta — é a ponte entre o agora e o que importa.
🎥 Assista ao vídeo e mergulhe na jornada da transformação:
Ferramentas de ETL
Ferramentas Tradicionais
Informatica PowerCenter, IBM DataStage e Oracle Data Integrator para operações ETL empresariais robustas.
Soluções na Nuvem
AWS Glue, Azure Data Factory e Google Cloud Dataflow que oferecem capacidades ETL escaláveis e gerenciadas.
Ferramentas Open-Source
Apache NiFi, Talend Open Studio e Pentaho Data Integration para soluções ETL flexíveis e de baixo custo.
⚙️ Ferramentas de ETL: Os verdadeiros heróis invisíveis dos dados
Durante muito tempo, mover e transformar dados era trabalhoso, lento e propenso a erros.
Mas então surgiram elas: as ferramentas de ETL que mudaram o jogo.
Mas então surgiram elas: as ferramentas de ETL que mudaram o jogo.
🔁 De Talend, Pentaho e Apache Nifi... até as modernas como Airbyte, Fivetran e dbt:
Essas ferramentas foram criadas para quebrar a complexidade e acelerar a inteligência dos nossos pipelines.
Essas ferramentas foram criadas para quebrar a complexidade e acelerar a inteligência dos nossos pipelines.
📦 Elas não só automatizaram tarefas…
Mas tornaram possível a separação real entre o transacional e o analítico, permitindo que negócios evoluíssem com dados confiáveis e acessíveis.
Mas tornaram possível a separação real entre o transacional e o analítico, permitindo que negócios evoluíssem com dados confiáveis e acessíveis.
💡 Neste vídeo, você vai entender o impacto real dessas ferramentas, e por que elas são essenciais para quem quer escalar dados com inteligência.
🎥 Assista agora e veja como o que era complexo, se tornou simples e poderoso:
Governança para Dados
Pilares fundamentais para gerenciar dados corporativos de forma eficiente e segura:
A governança de dados estabelece estruturas organizacionais e processos que garantem que os ativos de informação sejam gerenciados adequadamente em toda a empresa.
Qualidade dos Dados
Garantia de precisão, consistência e confiabilidade dos dados em toda a organização através de validações e monitoramento contínuo.
Segurança e Privacidade
Implementação de controles de acesso, criptografia e conformidade com regulamentações como LGPD para proteger informações sensíveis.
Linhagem de Dados
Rastreamento da origem, transformações e movimentação dos dados através dos sistemas para transparência e auditoria.
Políticas e Padrões
Estabelecimento de diretrizes claras para aquisição, armazenamento, uso e descarte de dados em conformidade com objetivos organizacionais.
🔐 Chegamos à Era da Governança de Dados
Durante anos, empresas se preocuparam apenas em armazenar e processar dados.
Mas agora... a grande pergunta é: "Podemos confiar nesses dados?"
Mas agora... a grande pergunta é: "Podemos confiar nesses dados?"
💼 A Governança de Dados deixou de ser uma “boa prática” e se tornou uma necessidade estratégica.
Sem governança, não existe confiança. Sem confiança, não existe decisão segura.
Sem governança, não existe confiança. Sem confiança, não existe decisão segura.
📊 Chegamos ao momento onde qualidade, segurança, rastreabilidade e conformidade são tão importantes quanto performance e volume.
👀 Neste artigo, você vai entender:
- Por que dados sem dono são dados perdidos.
- Como a governança ajuda a separar o caos da clareza.
- E o papel da cultura organizacional para manter a ordem no império dos dados.
📌 Se sua empresa ainda não acordou para isso… talvez esteja usando dados para tomar decisões no escuro.
🎥 Assista agora e veja por que a era da governança de dados chegou pra ficar:
Storytelling com gráficos
Transformando dados em narrativas visuais impactantes
Estrutura narrativa
Organize seus dados com começo, meio e fim claros para guiar o público por uma jornada informativa.
Destaque de insights
Enfatize os pontos mais relevantes nos seus gráficos para facilitar a compreensão das informações essenciais.
Simplicidade visual
Elimine ruídos visuais e priorize clareza para que sua audiência possa interpretar rapidamente as tendências importantes.
Conexão emocional
Vincule os dados a impactos reais para criar uma conexão mais profunda com seu público-alvo.
📊 Dashboard não é só gráfico bonito... é narrativa de dados!
Já viu dashboard cheio de cores, mas que não responde nada? Pois é...
Dashboard bom é aquele que guia decisões — como se contasse uma história com os dados.
Dashboard bom é aquele que guia decisões — como se contasse uma história com os dados.
🎯 Um Dashboard Analítico bem construído:
- Conecta métricas ao contexto
- Revela padrões invisíveis
- E te ajuda a tomar decisões baseadas em evidências, não em achismos.
💡 Nesse vídeo, vou te mostrar:
- O que diferencia um dashboard analítico de um operacional
- Como construir painéis que realmente importam
- E por que narrativas visuais são o novo superpoder das empresas orientadas a dados
🧭 Se você quer entender os dados do seu negócio de forma estratégica, esse vídeo é o seu próximo passo.
🎥 Assista agora e aprenda a contar histórias com seus dashboards:
Ferramentas de Visualização
Conheça as principais ferramentas para transformar seus dados em visualizações impactantes
Tableau
Plataforma líder de mercado com recursos avançados de arrastar e soltar e integração com diversas fontes de dados.
Power BI
Solução da Microsoft que oferece painéis interativos e compartilhamento simplificado para ambientes corporativos.
Looker Studio
Ferramenta gratuita do Google que facilita a criação de relatórios personalizados com forte integração ao ecossistema Google.
Bibliotecas Python
Matplotlib, Seaborn e Plotly permitem a criação programática de visualizações customizadas para análises avançadas.
Dashboards Operacionais vs Analíticos
Dashboards Operacionais
Focados em monitoramento em tempo real e métricas diárias para tomada de decisão imediata.
- Atualizações em tempo real
- Voltados para operações diárias
- KPIs específicos e acionáveis
Dashboards Analíticos
Projetados para análise aprofundada de tendências e padrões históricos para planejamento estratégico.
- Análise de dados históricos
- Identificação de tendências
- Suporte a decisões estratégicas
Principais Diferenças
Enquanto dashboards operacionais priorizam ação imediata, os analíticos focam em insights estratégicos de longo prazo.
- Horizonte temporal (curto vs longo prazo)
- Nível de detalhe dos dados
- Frequência de atualização
Desvantagens de Ambiente Dimensional
Não é ideal para transações
Não suporta operações de escrita intensiva.
Risco de redundância
Pode haver duplicação de dados.
Dependência de atualizações em batch
Não é utilizado para dados em tempo real.
🧠 Falar é fácil. Quero ver fazer.
Todo mundo ama palestrar sobre "pipeline eficiente", "arquitetura escalável", "data mesh" e blá blá blá...
📦 Agora, pega uma tabelinha leve de alguns terabytes, constrói uma lib pra mover dados entre ambientes, implementa, testa e entrega...
Com um sorriso no rosto. 😁
Com um sorriso no rosto. 😁
Porque quando você sabe o que tá fazendo, o caos vira rotina.
E a rotina vira resultado.
E a rotina vira resultado.
📺 No vídeo de hoje eu mostro um pouco dessa jornada real, com código, suor e uns TBytezinhos pra alegrar o dia.
▶️ Assista e veja por que aqui a gente não vende slide. A gente entrega engenharia.
🚀 Chegou a hora da separação.
🔀 A estrada se divide.
De um lado, a trilha segura, previsível, cheia de setinhas e placas explicativas.
Do outro, a Jornada real, com emoção, incertezas e muito aprendizado — ao vivo e a cores.
De um lado, a trilha segura, previsível, cheia de setinhas e placas explicativas.
Do outro, a Jornada real, com emoção, incertezas e muito aprendizado — ao vivo e a cores.
📚 Alguns seguirão com o manual no bolso, estudando por conta própria.
🎒 Outros vão comigo, na prática, enfrentando os desafios de verdade, com dados brutos, pipelines quebrando e insights nascendo na raça.
🎒 Outros vão comigo, na prática, enfrentando os desafios de verdade, com dados brutos, pipelines quebrando e insights nascendo na raça.
Não existe caminho certo.
Mas existe aquele que te transforma de verdade.
Mas existe aquele que te transforma de verdade.
👣 Quem vai comigo?
🎒 Para os que irão comigo.
Não é todo mundo que está pronto para mergulhar fundo no desconhecido.
Essa não é uma trilha turística com placas indicando onde ir...
É a Jornada real. A que exige preparo, coragem e os equipamentos certos.
Essa não é uma trilha turística com placas indicando onde ir...
É a Jornada real. A que exige preparo, coragem e os equipamentos certos.
🔍 Aqueles que toparam seguir comigo já entenderam:
⚙️ Precisamos das ferramentas certas.
🧠 Do mindset certo.
🛡️ E da roupa certa para se proteger do comodismo e da superficialidade.
⚙️ Precisamos das ferramentas certas.
🧠 Do mindset certo.
🛡️ E da roupa certa para se proteger do comodismo e da superficialidade.
🚀 Vamos sair da superfície e explorar o que poucos ousam:
Modelagem real, dados brutos, caos organizado e a transformação verdadeira.
Modelagem real, dados brutos, caos organizado e a transformação verdadeira.
📌 Se você está nesse grupo, prepare-se.
A Jornada dos Dados não é para amadores.
Mas, no fim... ela transforma.
A Jornada dos Dados não é para amadores.
Mas, no fim... ela transforma.
🛤️ Vai seguir o caminho sozinho?
Tudo bem. Nem todos escolhem caminhar em grupo.
Mas antes de ir, um conselho sincero:
Mas antes de ir, um conselho sincero:
📌 Siga nosso passo a passo.
Não pule etapas.
Não seja arrogante ao achar que “já sabe”.
Os atalhos de hoje são os buracos de amanhã.
Não pule etapas.
Não seja arrogante ao achar que “já sabe”.
Os atalhos de hoje são os buracos de amanhã.
⚠️ Lembre-se do grande filósofo:
Sócrates que disse a frase: “Só sei que nada sei.”
Sócrates que disse a frase: “Só sei que nada sei.”
Essa humildade é o primeiro passo de quem quer realmente aprender.
Porque na Jornada dos Dados, quem acha que sabe tudo...
É quem mais tropeça.
Porque na Jornada dos Dados, quem acha que sabe tudo...
É quem mais tropeça.
Boa sorte. Estaremos por perto.
👁️🗨️ E o mapa continua no bolso. Use com sabedoria.
👁️🗨️ E o mapa continua no bolso. Use com sabedoria.
Evolução das Ferramentas de Big Data
As ferramentas de Big Data evoluíram rapidamente na última década, permitindo processamento cada vez mais eficiente de volumes massivos de dados.
Hadoop (2006)
Framework pioneiro para processamento distribuído de grandes volumes de dados.
Hive (2010)
Introduziu SQL sobre Hadoop, facilitando análises para usuários não-técnicos.
Apache Spark (2014)
Revolucionou o processamento em memória, superando limitações do MapReduce.
Kafka (2011)
Plataforma distribuída para streaming em tempo real com alta throughput.
Airflow (2015)
Orquestrador de workflows que transformou a automação de pipelines de dados.
Delta Lake (2019)
Camada de armazenamento que trouxe confiabilidade ACID para data lakes.
Presto/Trino (2013)
Motor de consulta SQL distribuído para análises interativas em múltiplas fontes.
Snowflake/Databricks (2014/2013)
Plataformas cloud-native que simplificaram a análise massiva de dados.
A importância da Cloud para o Big Data
Escalabilidade
Recursos computacionais que crescem conforme a demanda, eliminando limitações de infraestrutura física para processamento de grandes volumes de dados.
Distribuição Geográfica
Disponibilidade global permitindo acesso e processamento de dados em qualquer lugar do mundo com baixa latência.
Custo-benefício
Modelo de pagamento por uso que elimina investimentos iniciais massivos em infraestrutura, tornando Big Data acessível para empresas de todos os portes.
Segurança e Conformidade
Recursos avançados de proteção de dados e conformidade com regulamentações, essenciais para o tratamento de grandes volumes de informações sensíveis.
☁️🔥 Big Data & Cloud: Uma combinação que mudou o jogo!
Em um bate-papo afiado com especialista em nuvem, discutimos como o Big Data se tornou mais ágil, escalável e acessível com o poder da Cloud.
Em um bate-papo afiado com especialista em nuvem, discutimos como o Big Data se tornou mais ágil, escalável e acessível com o poder da Cloud.
Não é mais sobre se você vai para a nuvem, mas como você vai.
💭 Quer entender por que essa dupla é indispensável para quem trabalha com dados? Então esse vídeo é pra você.
💭 Quer entender por que essa dupla é indispensável para quem trabalha com dados? Então esse vídeo é pra você.
📺 Assista agora e veja como a nuvem potencializa o mundo dos dados!
AWS, GCP e Azure
As três principais plataformas de cloud computing que impulsionam o Big Data
Amazon Web Services (AWS)
Pioneira no mercado de cloud, oferece mais de 200 serviços como S3, EC2, Redshift e EMR para processamento de Big Data.
Google Cloud Platform (GCP)
Destaca-se com BigQuery, Dataflow e tecnologias nativas do Google como Kubernetes para orquestração de contêineres.
Microsoft Azure
Integração com ecossistema Microsoft, oferecendo Azure Synapse Analytics, HDInsight e Data Lake Storage para soluções robustas de dados.
🌊 Quer montar um Data Lake de verdade?
Não adianta jogar dado no balde e chamar de arquitetura.
Não adianta jogar dado no balde e chamar de arquitetura.
Aqui vão 5 pilares que você precisa dominar para montar um Data Lake funcional, escalável e que realmente gere valor:
1️⃣ Origem – Saiba de onde vêm seus dados e como capturá-los com segurança e consistência.
2️⃣ Flexibilidade – O Data Lake precisa aceitar dados estruturados, semiestruturados e até bagunçados (sim, os dirty data).
3️⃣ Agilidade – Nada de processos lentos! Pense em processamento rápido, ingestão contínua e orquestração bem feita.
4️⃣ Análise – Um Data Lake sem analytics é só um depósito. Gere insights, cruze fontes, e pense nos dashboards.
5️⃣ Expansão – Já pensou no amanhã? Seu Data Lake precisa crescer junto com o negócio.
2️⃣ Flexibilidade – O Data Lake precisa aceitar dados estruturados, semiestruturados e até bagunçados (sim, os dirty data).
3️⃣ Agilidade – Nada de processos lentos! Pense em processamento rápido, ingestão contínua e orquestração bem feita.
4️⃣ Análise – Um Data Lake sem analytics é só um depósito. Gere insights, cruze fontes, e pense nos dashboards.
5️⃣ Expansão – Já pensou no amanhã? Seu Data Lake precisa crescer junto com o negócio.
📌 E o melhor: você pode montar isso com ferramentas modernas e de código aberto.
Quer aprender como? Fica ligado nos nossos conteúdos!
Quer aprender como? Fica ligado nos nossos conteúdos!
Vantagens de Ambiente Data Lake
Alta escalabilidade
Suporta grandes volumes de dados.
Flexibilidade
Armazena dados em diversos formatos.
Custo-benefício
Uso de armazenamento distribuído com baixo custo.
🕰️ Voltamos no tempo para lembrar como tudo começou no Big Data!
Antes das plataformas modernas e dos ambientes "low code", a batalha era travada com ferramentas raiz — e funcionava!
Antes das plataformas modernas e dos ambientes "low code", a batalha era travada com ferramentas raiz — e funcionava!
No nosso novo vídeo, fizemos um bate-papo técnico e descontraído sobre as ferramentas que sustentaram o Big Data por anos:
🔸 Ingestão: Sqoop & Flume — quando o dado precisava de força bruta pra chegar no HDFS
🔸 Mensageria: Kafka — sim, o rei ainda vive
🔸 Processamento: MapReduce (pra quem tinha paciência) e Spark (pra quem queria voar)
🔸 Armazenamento: HDFS — o famoso “esquenta e guarda” dos dados distribuídos
🔸 Mensageria: Kafka — sim, o rei ainda vive
🔸 Processamento: MapReduce (pra quem tinha paciência) e Spark (pra quem queria voar)
🔸 Armazenamento: HDFS — o famoso “esquenta e guarda” dos dados distribuídos
👴 Se você já usou alguma dessas ferramentas, com certeza tem história pra contar.
📺 E se não usou, vale a pena entender como tudo começou — porque o presente só faz sentido quando você entende o passado.
Assista agora e descubra o que ainda faz sentido usar — e o que já ficou no museu da engenharia de dados!
Schema on-Read vs on-Write
Schema on-Read
Estrutura de dados definida no momento da consulta, não no armazenamento. Permite maior flexibilidade para armazenar dados em seu formato bruto.
- Maior agilidade na ingestão de dados
- Flexibilidade para consultas ad-hoc
- Ideal para Data Lakes
Schema on-Write
Estrutura de dados definida antes do armazenamento. Requer validação prévia e conformidade com o modelo definido.
- Maior integridade dos dados
- Melhor performance em consultas
- Ideal para sistemas OLTP/OLAP
🔧 Pipelines de Dados: quem orquestra manda no jogo!
No vídeo, mergulhamos de cabeça nas ferramentas que controlam o fluxo dos dados em ambientes modernos — sem elas, nada funciona como deveria!
No vídeo, mergulhamos de cabeça nas ferramentas que controlam o fluxo dos dados em ambientes modernos — sem elas, nada funciona como deveria!
🔥 Falamos sobre:
🌀 Apache Airflow – O maestro da orquestra dos dados. Se tem DAG, tem Airflow no comando.
💧 Apache NiFi – O queridinho dos fluxos visuais. Low code? Check. Escalável? Check.
🚀 StreamSets – Flexibilidade com performance, perfeito pra quem vive entre batch e streaming.
💧 Apache NiFi – O queridinho dos fluxos visuais. Low code? Check. Escalável? Check.
🚀 StreamSets – Flexibilidade com performance, perfeito pra quem vive entre batch e streaming.
🎯 Qual escolher? Quais os pontos fortes de cada uma? E por que você precisa dominar pelo menos uma delas?
📺 No vídeo, Moisés Pereira mostra quando usar, como usar e o que observar antes de escolher a ferramenta certa para seu time ou projeto.
💬 Se você está na jornada para se tornar um Engenheiro de Dados completo, esse conteúdo é essencial.
Assista e compartilhe com quem está perdido entre os fluxos e precisa de direção.
Extract, Load e Transform
O processo ELT adotado em ambientes de Data Lake:
Extract (Extrair)
Extração de dados brutos de múltiplas fontes mantendo seu formato original
Load (Carregar)
Carregamento dos dados diretamente no Data Lake sem transformações prévias
Transform (Transformar)
Transformação dos dados sob demanda, conforme necessidades analíticas específicas
🌍 Nos primórdios... havia o dado!
E adivinha quem estava lá? Móises!
Sim, ele mesmo — como o nome já sugere, participou da travessia dos dados do velho mundo ao novo universo digital.
E adivinha quem estava lá? Móises!
Sim, ele mesmo — como o nome já sugere, participou da travessia dos dados do velho mundo ao novo universo digital.
📽️ No nosso bate-papo, falamos sobre:
🌐 Carreira internacional com dados – os bastidores e os desafios que ninguém te conta.
📊 A evolução dos dados, das planilhas aos lagos infinitos do Big Data.
🛠️ O que você PRECISA dominar para sair do país e ser valorizado como profissional global.
📊 A evolução dos dados, das planilhas aos lagos infinitos do Big Data.
🛠️ O que você PRECISA dominar para sair do país e ser valorizado como profissional global.
💥 Tem história, tem experiência real, tem lição de quem já abriu caminho com o cajado e hoje ajuda outros a cruzar o deserto da incerteza rumo à terra prometida dos dados!
📺 Esse vídeo é quase um capítulo perdido da Bíblia dos Dados. Se você quer seguir essa jornada, não pode perder!
📌 Assista agora – link na bio ou nos comentários.
E lembre-se: quem tem guia, atravessa o mar de dados em segurança.
E lembre-se: quem tem guia, atravessa o mar de dados em segurança.
Desvantagens de Ambiente Data Lake
Governança Complexa
Risco de se tornar um "data swamp" sem organização.
Performance Inferior
Consultas lentas sem otimizações adequadas.
Curva de Aprendizado
Implementar e manter exige conhecimento técnico.
🎯 Foi assim que tudo começou…
Antes de "Big Data" ser modinha, a Target já estava analisando dados e prevendo o futuro — literalmente.
Antes de "Big Data" ser modinha, a Target já estava analisando dados e prevendo o futuro — literalmente.
📊 Neste vídeo, José Manzoli conta a história real de como a Target usou análises comportamentais para descobrir algo antes mesmo da própria família: uma jovem estava grávida… e a loja sabia.
😱 Parece ficção? Mas é só Big Data em ação.
💡 Esse caso marcou o início da era onde dados começaram a falar mais alto que suposições — e a prever comportamentos com precisão quase assustadora.
🚀 Se você quer entender o poder que os dados têm nas mãos certas — e o que isso tem a ver com o seu futuro como profissional — esse vídeo é obrigatório.
📺 Clique, assista e descubra o momento em que o mundo entendeu: dados valem mais do que ouro.
🧠 Spoiler: depois desse vídeo, você nunca mais verá uma promoção da mesma forma.
Principais serviços na nuvem
Amazon S3
Armazenamento escalável e durável que serve como base para Data Lakes na AWS, oferecendo classes de armazenamento otimizadas para diferentes casos de uso.
AWS Glue
Serviço de ETL serverless que simplifica a preparação e carregamento de dados para análise, com descoberta automática de esquemas.
Google BigQuery
Solução analítica serverless do GCP que permite consultas SQL em petabytes de dados com alto desempenho e integração nativa com Data Lakes.
Azure Data Factory
Serviço de integração de dados na nuvem que orquestra e automatiza o movimento e transformação de dados entre diferentes sistemas.
Databricks
Plataforma de análise unificada baseada em Apache Spark que facilita o processamento de grandes volumes de dados com notebooks colaborativos.
Snowflake
Data warehouse como serviço com separação entre armazenamento e computação, permitindo escala independente e integração perfeita com fontes de Data Lake.
🚀 Já ouviu falar em Processamento Massivo Paralelo?
Então prepare-se para entender como as maiores empresas do mundo lidam com trilhões de dados... em segundos.
Então prepare-se para entender como as maiores empresas do mundo lidam com trilhões de dados... em segundos.
Não, não é mágica. É arquitetura. É engenharia.
É pensar em paralelo, enquanto muitos ainda insistem em resolver tudo em série.
É pensar em paralelo, enquanto muitos ainda insistem em resolver tudo em série.
🔍 Neste artigo, falo sobre os conceitos por trás do processamento massivo paralelo, o impacto no desempenho e como isso se tornou a espinha dorsal do Big Data moderno.
💡 Se você trabalha com dados e ainda não domina esse tema, está perdendo tempo (literalmente).
🧠 Leia, entenda e expanda sua mente técnica.
Porque trabalhar com dados não é só mover arquivos — é saber como mover o mundo.
Porque trabalhar com dados não é só mover arquivos — é saber como mover o mundo.
Streaming
Processamento contínuo de dados em tempo real, permitindo análises instantâneas sem necessidade de armazenamento completo.
Fontes de Dados
Sistemas como IoT, aplicativos móveis e plataformas de mídia social gerando fluxos contínuos de informações em tempo real.
Processamento
Transformação em tempo real dos dados recebidos através de tecnologias como Kafka, Spark Streaming e Flink, permitindo análise contínua.
Consumo
Utilização imediata para tomada de decisões, alertas e análises através de dashboards, aplicativos e sistemas automatizados.
🔁 Se é tão importante, por que estamos falando DE NOVO sobre durabilidade?
Porque sem ela, o real-time vira gambiarra disfarçada.
Porque sem ela, o real-time vira gambiarra disfarçada.
📦 Neste vídeo, voltamos a um ponto crucial da arquitetura de dados: a durabilidade.
É ela quem garante que as mudanças sejam mantidas, propagadas e confiáveis, sem ter que bater no banco o tempo inteiro.
É ela quem garante que as mudanças sejam mantidas, propagadas e confiáveis, sem ter que bater no banco o tempo inteiro.
💡 Quer eficiência real-time de verdade?
Então aprenda como a durabilidade evita acessos desnecessários, alimenta pipelines de streaming, e mantém o sistema leve, rápido e resiliente.
Então aprenda como a durabilidade evita acessos desnecessários, alimenta pipelines de streaming, e mantém o sistema leve, rápido e resiliente.
📽️ Se você quer escalar, precisa ver esse vídeo.
Porque sem durabilidade... o caos vem na primeira perda de pacote.
Porque sem durabilidade... o caos vem na primeira perda de pacote.
👉 Assista agora e entenda por que isso é pilar de qualquer arquitetura moderna de dados.
🎬 O maior acerto da Netflix não foi uma série. Foi o uso de dados.
Você já parou pra pensar como a Netflix acerta tanto nas recomendações?
Spoiler: não é sorte, é engenharia de dados e Machine Learning no talo.
Spoiler: não é sorte, é engenharia de dados e Machine Learning no talo.
📊 Ela coleta cada clique, pausa, horário, dispositivo…
💡 E transforma isso em experiência personalizada que te prende na tela.
🧠 Por trás, há pipelines massivos, modelos preditivos e arquitetura de dados robusta.
💡 E transforma isso em experiência personalizada que te prende na tela.
🧠 Por trás, há pipelines massivos, modelos preditivos e arquitetura de dados robusta.
E não para por aí:
- A Netflix testa capas diferentes pra cada pessoa
- Previne churn com base no seu comportamento
- E até decide quais séries produzir com base nos dados
🎥 André Ricardo tem um vídeo explicando como a engenharia de dados transformou a Netflix no que ela é hoje.
Se você quer entender o poder real dos dados, assista agora:
Se você quer entender o poder real dos dados, assista agora:
Log de Transação (WAL - Write-ahead log)
O registro sequencial de mudanças que garante a integridade e recuperação de dados
Registro Sequencial
Operações gravadas em sequência antes de serem aplicadas ao banco de dados, garantindo durabilidade mesmo durante falhas do sistema.
Recuperação de Falhas
Permite que sistemas recuperem um estado consistente após quedas, reproduzindo operações registradas a partir do último checkpoint.
Confiabilidade Distribuída
Alimenta sistemas distribuídos como Kafka e Delta Lake, fornecendo um mecanismo confiável para replicação de dados em múltiplos nós.
🛑 Alerta na Jornada dos Dados!
🚨 A partir deste ponto, a trilha fica mais íngreme. Vamos subir o nível.
Daqui pra frente, conhecimentos específicos serão exigidos.
Você não é obrigado a dominá-los, mas com eles, sua jornada será muito mais simples, fluida e sem tropeços.
Você não é obrigado a dominá-los, mas com eles, sua jornada será muito mais simples, fluida e sem tropeços.
🔧 Vamos falar de arquitetura, engenharia real, técnicas de durabilidade, pipelines robustos e decisões que mudam o jogo.
🎯 Quer seguir só com o básico? Sem problemas.
Mas se quiser subir de verdade, é hora de reforçar a bagagem técnica.
Mas se quiser subir de verdade, é hora de reforçar a bagagem técnica.
📌 A decisão é sua. Mas lembre-se: os atalhos só funcionam para quem conhece o caminho completo.
🧭 A Escolha é Sua — Mas o Caminho Exige Preparo
Se quiser seguir com apoio do guia, você sabe onde me encontrar.
Mas se deseja continuar sozinho, lembre-se de algumas coisas:
Mas se deseja continuar sozinho, lembre-se de algumas coisas:
🧠 SQL você já sabe.
Agora vai precisar conhecer Python, ter noção de Linux, e entender o terreno técnico que vem pela frente.
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🎁 Não se preocupe, os cursos que você precisa já estão disponíveis — gratuitos, como sempre.
E sim, estão prontos para serem acessados, no seu tempo, do seu jeito.
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🔓 A jornada é sua, mas o conhecimento, eu já deixei plantado.
Curso Python:
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Vai com o mestre do PostgreSQL, que até o
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Dá até pra criar uma IA que explica o curso do outro. 😂
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🎥 Cursos disponíveis no canal.
Assiste e escolhe seu sensei Python.
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Change Data Capture
Captura e rastreamento eficiente das alterações em bancos de dados
Captura de Modificações
Identifica e registra inserções, atualizações e exclusões nos dados de origem em tempo real
Replicação Eficiente
Sincroniza apenas as alterações entre sistemas, reduzindo o volume de transferência de dados
Integração Contínua
Mantém sistemas analíticos e data lakes atualizados com as mudanças dos sistemas transacionais
Debezium
Plataforma de captura de dados de alteração (CDC) que monitora e registra mudanças em bancos de dados.
Captura de Alterações
Monitora alterações em tempo real nos bancos de dados usando logs de transação.
Streaming de Eventos
Transmite eventos de mudança para sistemas como Kafka, permitindo integração em tempo real.
Replicação Robusta
Facilita replicação confiável entre sistemas, garantindo consistência dos dados.
Parquet, Iceberg e Hudi
Apache Parquet
Formato colunar otimizado para armazenamento e processamento eficiente, reduzindo requisitos de I/O e melhorando a performance de consultas analíticas.
Apache Iceberg
Formato de tabela de alto desempenho que oferece controle de versão, evolução de esquema e gerenciamento de metadados para grandes conjuntos de dados.
Apache Hudi
Plataforma que permite operações de upsert, processamento incremental e isolamento de transações em data lakes, combinando recursos de data warehouse com flexibilidade.
O que é o Kafka?
Plataforma de Streaming
Sistema distribuído de mensagens baseado no modelo publicação-assinatura, processando trilhões de eventos por dia.
Processamento em Tempo Real
Permite a transmissão de dados em tempo real entre produtores e consumidores com baixa latência.
Alta Escalabilidade
Arquitetura distribuída que permite escalar horizontalmente para lidar com volumes massivos de dados.
Integração de Sistemas
Funciona como espinha dorsal para conectar diversos sistemas e aplicações em uma arquitetura de microsserviços.
Motivadores para criação do Delta
Entenda os fatores que impulsionaram o desenvolvimento desta tecnologia
O Delta Lake surgiu como uma solução para superar as limitações dos data lakes tradicionais, introduzindo recursos avançados que transformam o armazenamento de dados em grande escala.
Limitações dos Data Lakes
Os data lakes tradicionais ofereciam armazenamento flexível, mas careciam de transações ACID, controle de versão e governança eficiente.
Necessidade de Versionamento
Era necessário um sistema que permitisse rastrear alterações nos dados ao longo do tempo e reverter para estados anteriores quando necessário.
Eficiência do Formato Parquet
O formato colunar Parquet já oferecia compressão e desempenho superiores, servindo como base ideal para aprimoramentos adicionais.
Confiabilidade Transacional
A demanda por garantias ACID em ambientes de big data impulsionou a criação de uma camada de transação sobre o armazenamento em Parquet.
🤔 Enquanto todos falam de Delta Table… você realmente sabe como ela funciona?
Não basta repetir o termo da moda.
A Delta Table não é só um nome bonito — é uma revolução no jeito que lidamos com dados.
A Delta Table não é só um nome bonito — é uma revolução no jeito que lidamos com dados.
💥 ACID, transações, versionamento, schema evolution...
São conceitos poderosos que, quando bem usados, mudam o jogo.
São conceitos poderosos que, quando bem usados, mudam o jogo.
🧠 Saber usar é bom.
Mas entender como funciona por dentro é o que separa quem só executa de quem domina.
Mas entender como funciona por dentro é o que separa quem só executa de quem domina.
🎓 Já temos vídeo gratuito te explicando isso do jeito que só a Sudoers ensina: direto, com profundidade e zero enrolação.
📺 Vai encarar ou vai continuar só falando o nome bonito?
Enquanto todos falam Delta Table, você realmente sabe como tudo funciona e… | Vinicius Vale - Sudoers
Enquanto todos falam Delta Table, você realmente sabe como tudo funciona e como surgiu? Se você já trabalhou com bancos de dados relacionais como PostgreSQL ou Oracle, provavelmente está familiarizado com o MVCC (Multiversion Concurrency Control). Mas e o Delta Lake? Ele segue o mesmo modelo ou faz algo diferente? A resposta é: Delta Lake usa OCC (Optimistic Concurrency Control)! Diferente de sistemas tradicionais que mantêm várias versões ativas de um mesmo dado para garantir isolamento, o De
Vantagens de Ambiente Delta Lake/Lake House
Confiabilidade com ACID
Transações seguras e consistentes, mesmo em grandes volumes de dados.
Unificação OLAP + OLTP
Integra leitura analítica e escrita transacional no mesmo ambiente.
Time Travel & Versionamento
Recupera versões anteriores dos dados facilmente.
Lock-Based, MVCC, Timestamp Ordering, Optimistic, Eventual Consistency e Serializable Snapshot
Lock-Based
Bloqueio de recursos para garantir acesso exclusivo durante transações, evitando conflitos de escrita.
MVCC
Multi-Version Concurrency Control permite leituras não bloqueantes ao manter múltiplas versões dos dados.
Timestamp Ordering
Ordenação de transações por timestamps para garantir sequenciamento correto e consistência.
Optimistic
Assume que conflitos são raros, permitindo operações simultâneas e verificando conflitos apenas na confirmação.
Eventual Consistency
Modelo que garante que, na ausência de novas atualizações, todos os acessos retornarão o último valor atualizado.
Serializable Snapshot
Combina isolamento snapshot com detecção de anomalias serializáveis para máxima consistência e desempenho.
Camada Medalhão vs Zonas
Camada Medalhão
Organização em camadas Bronze, Prata e Ouro, representando diferentes níveis de refinamento dos dados ao longo do pipeline.
Arquitetura de Zonas
Estruturação em zonas de armazenamento como Landing, Raw e Curated, cada uma com propósitos específicos no fluxo de processamento.
Comparação Prática
Ambas abordagens organizam dados em estágios progressivos de processamento, diferindo principalmente na nomenclatura e alguns aspectos de implementação.
O que é Data Vault?
Uma metodologia de modelagem de dados flexível e escalável para data warehousing empresarial.
Hubs
Armazenam chaves de negócio únicas que identificam entidades de negócio, servindo como âncoras centrais do modelo.
Links
Representam as relações entre hubs, permitindo flexibilidade na modelagem de relacionamentos complexos e mutáveis.
Satélites
Contêm os atributos descritivos e contexto histórico dos hubs e links, permitindo rastreamento de alterações ao longo do tempo.
Arquitetura Resiliente
Projetada para adaptação rápida a mudanças nos requisitos de negócio, mantendo a auditabilidade e a linhagem dos dados.
Data Vault vs Modelagem Dimensional
Data Vault
Metodologia flexível e escalável com Hubs, Links e Satélites que prioriza adaptabilidade e rastreabilidade histórica.
- Ideal para dados corporativos complexos
- Facilita auditoria e governança
- Altamente adaptável a mudanças
Modelagem Dimensional
Estrutura otimizada para consultas analíticas com tabelas Fato e Dimensão, focando em desempenho e simplicidade.
- Otimizada para análises de negócio
- Facilita criação de relatórios
- Estrutura intuitiva para usuários finais
Aplicações Práticas
Ambas metodologias podem coexistir em arquiteturas modernas, com Data Vault servindo como camada de integração e Modelagem Dimensional como camada de exposição.
- Data Vault: preservação e integração
- Dimensional: consumo e análise
- Combinação para máximo benefício
O que é o DMBok?
O que é o DMBok?
Data Management Body of Knowledge (DMBok) é um guia abrangente de melhores práticas para gerenciamento de dados desenvolvido pela DAMA International.
Por que usar o DMBok?
Fornece estrutura para implementação de práticas padronizadas de governança de dados, garantindo qualidade, segurança e conformidade em ambientes corporativos.
DMBok em Big Data
Em ambientes de Big Data, o DMBok ajuda a estabelecer políticas de governança que equilibram flexibilidade e controle, essenciais para lidar com grandes volumes de dados diversos.
DMBok em Data Lakes
Para Data Lakes, o DMBok oferece frameworks que podem ser adaptados para organizar metadados, definir processos de qualidade e estabelecer políticas de acesso em ambientes menos estruturados.
Quais são os pilares do DMBok?
Governança de Dados
Estabelece políticas, procedimentos e padrões para garantir o uso adequado e responsável dos dados na organização.
Qualidade de Dados
Assegura que os dados sejam precisos, completos, consistentes e adequados para os usos pretendidos.
Arquitetura de Dados
Define a estrutura dos sistemas de dados corporativos para atender aos requisitos de informação do negócio.
Segurança de Dados
Protege os dados contra acesso não autorizado e garante a privacidade, confidencialidade e integridade.
Gestão de Metadados (MDM)
Controla e administra os metadados que descrevem a origem, formato e uso dos ativos de dados.
Integração e Interoperabilidade
Facilita o compartilhamento e a transmissão de dados entre diferentes sistemas e aplicações.
O que é o Data Mesh?
Uma abordagem descentralizada para gerenciamento de dados que trata dados como produtos e dá autonomia aos domínios.
Propriedade de Dados Orientada a Domínios
Cada domínio de negócio é responsável por seus próprios dados, promovendo autonomia e especialização.
Dados como Produto
Dados são tratados como produtos de alta qualidade, com documentação, governança e suporte adequados.
Infraestrutura Self-Service
Plataforma que permite às equipes de domínio criar e gerenciar seus produtos de dados com autonomia.
Governança Federada
Modelo que estabelece padrões e políticas compartilhadas, mantendo flexibilidade para cada domínio.
Delta Lake vs Lake House
Delta Lake
Camada de armazenamento otimizada com suporte a transações ACID, focada na gestão eficiente de dados em formatos abertos.
Lake House
Arquitetura híbrida que combina benefícios de Data Lakes (flexibilidade, escala) com recursos de Data Warehouse (performance, governança).
Principais Diferenças
Delta Lake foca na camada de armazenamento com transações ACID, enquanto Lake House é uma arquitetura completa que integra ferramentas analíticas e transacionais.
O que é Platform as a Service?
Uma solução de computação em nuvem que fornece ambiente para desenvolvimento, teste e implantação de aplicações sem a complexidade de infraestrutura.
Ambiente de Desenvolvimento
Fornece ferramentas integradas de desenvolvimento, testing e deployment em um único lugar.
Infraestrutura Escalável
Permite escalar recursos automaticamente conforme a demanda, sem gerenciar servidores físicos.
Produtividade Aumentada
Desenvolvedores podem focar na codificação sem se preocupar com manutenção de infraestrutura.
Serviços Integrados
Oferece bancos de dados, cache, mensageria e outros serviços pré-configurados prontos para uso.
Databricks vs Snowflake
Databricks
Plataforma unificada focada em processamento de big data com integração nativa para Apache Spark e suporte a múltiplas linguagens de programação.
- Forte em processamento de dados em lote e streaming
- Ambiente colaborativo para ciência de dados
- Integração com Delta Lake
Snowflake
Solução de data warehouse como serviço na nuvem com arquitetura que separa armazenamento e computação para maior eficiência.
- Escalabilidade independente de recursos
- Compartilhamento seguro de dados
- Performance otimizada para consultas analíticas
O que é FinOps?
FinOps (Financial Operations) é uma prática que une finanças, tecnologia e negócios para gerenciar e otimizar custos na nuvem.
Visibilidade de Custos
Monitoramento em tempo real dos gastos na nuvem para identificar oportunidades de otimização
Cultura Colaborativa
Integração entre equipes de finanças, engenharia e negócios para responsabilidade compartilhada
Otimização Contínua
Processos automatizados para ajustar recursos conforme demanda e eliminar desperdícios
Desvantagens de Ambiente Delta Lake/Lake House
Complexidade de arquitetura
Requer configuração e ferramentas específicas (como Delta + Spark).
Custo de processamento
Operações ACID podem aumentar o uso de recursos.
Curva de aprendizado
Exige domínio de conceitos modernos e ferramentas como Databricks/SnowFlake.
O que é o DBT?
Data Build Tool (dbt) é uma ferramenta de transformação de dados que permite aos analistas e engenheiros transformar dados de forma eficiente e confiável.
Transformações SQL
O DBT permite escrever transformações usando SQL puro, facilitando o processo para analistas que já dominam esta linguagem.
Versionamento de Código
Integração com Git para versionamento de transformações, permitindo práticas de CI/CD e colaboração em equipe.
Linhagem de Dados
Documentação automática da linhagem de dados, facilitando o entendimento das dependências entre modelos.
Vantagens do uso do DBT
Transformações como Código
O DBT permite definir transformações de dados usando SQL simples, mantendo toda a lógica como código versionável.
Documentação e Testes Integrados
Facilita a criação de documentação automática e testes para validar a integridade dos dados em cada etapa.
Visualização de Linhagem
Oferece visibilidade completa sobre a origem dos dados e como eles são transformados ao longo do pipeline.
Colaboração em Equipe
Possibilita que equipes trabalhem em paralelo seguindo práticas de desenvolvimento como Git e CI/CD para dados.
Desvantagens do uso DBT
Complexidade inicial
Curva de aprendizado elevada para equipes sem experiência em engenharia de dados e programação.
Limitações de performance
Pode apresentar gargalos de desempenho em volumes muito grandes de dados ou transformações complexas.
Dependências externas
Exige integração com outras ferramentas do ecossistema de dados e pode criar dependências tecnológicas.
O que é um orquestrador de jobs?
Uma ferramenta que automatiza, programa e monitora fluxos de trabalho de dados
Automação de Fluxos
Gerencia automaticamente a execução de tarefas dependentes, garantindo a ordem correta de processamento
Agendamento
Permite programar jobs para execução em horários específicos ou intervalos regulares
Monitoramento
Acompanha o status de execução dos jobs e envia alertas em caso de falhas
Gestão de Dependências
Controla as relações entre diferentes tarefas, garantindo que sejam executadas na sequência correta
O que é o Airflow?
O Apache Airflow é uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho que permite programar, monitorar e gerenciar pipelines de dados complexos.
Plataforma Open Source
Desenvolvido pelo Airbnb e posteriormente doado à Apache Foundation, com ampla comunidade de desenvolvedores.
Baseado em DAGs
Utiliza Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs) para definir fluxos de trabalho como código Python.
Agendamento Flexível
Permite orquestrar tarefas com dependências complexas e configurações de tempo personalizáveis.
Monitoramento Robusto
Interface web intuitiva para visualizar, depurar e monitorar pipelines em execução em tempo real.
⏱️ Airflow: o maestro dos dados em produção
Quer orquestrar pipelines como um verdadeiro engenheiro de dados?
Então precisa conhecer o Apache Airflow.
Então precisa conhecer o Apache Airflow.
Ele não é só uma ferramenta de agendamento.
É o condutor de uma orquestra de tarefas, controlando dependências, horários e execuções com precisão cirúrgica.
É o condutor de uma orquestra de tarefas, controlando dependências, horários e execuções com precisão cirúrgica.
📊 Pipelines em lote?
🚀 Workflows complexos?
🔁 Rotinas com múltiplas etapas?
🚀 Workflows complexos?
🔁 Rotinas com múltiplas etapas?
O Airflow coordena tudo. Com ele, você deixa de ser executor e passa a ser estrategista no mundo dos dados.
🧠 Se você ainda acha que Airflow é só “rodar script”, prepare-se:
Depois dele, seu pipeline nunca mais será o mesmo.
Depois dele, seu pipeline nunca mais será o mesmo.
Vantagens do uso do Airflow
Orquestração Flexível
Gerencia fluxos de trabalho complexos com DAGs (Grafos Acíclicos Dirigidos) permitindo visualização clara de dependências.
Monitoramento Robusto
Interface intuitiva para acompanhar execuções, identificar falhas e implementar tratamentos de erros automatizados.
Extensibilidade
Desenvolvimento simplificado de novos operadores e hooks para integração com diversas tecnologias usando Python.
Desvantagens do uso do Airflow
Complexidade Operacional
Configuração e manutenção exigem conhecimentos avançados em infraestrutura e programação Python.
Consumo de Recursos
Utiliza grande quantidade de memória e processamento em ambientes com muitos DAGs simultâneos.
Curva de Aprendizado
Interface inicial desafiadora e necessidade de domínio de conceitos de dependências e programação Python.
O que é DataOps?
DataOps é uma metodologia que combina práticas de DevOps com engenharia de dados para acelerar a entrega e melhorar a qualidade dos projetos de dados.
Automação de Processos
Implementação de pipelines automatizados que reduzem intervenção manual e minimizam erros.
Colaboração Multidisciplinar
Integração entre equipes de dados, negócios e operações para alinhar objetivos e prioridades.
Monitoramento Contínuo
Observabilidade em tempo real de métricas de qualidade e performance dos fluxos de dados.
Metodologia Ágil
Ciclos iterativos de desenvolvimento que permitem adaptação rápida às mudanças de requisitos.
O que é Data Observability?
Uma abordagem proativa para monitorar a saúde e qualidade dos dados ao longo de todo o ciclo de vida.
Monitoramento de Qualidade
Acompanhamento contínuo da integridade, precisão e consistência dos dados através de métricas e alertas automatizados.
Linhagem de Dados
Rastreamento da origem e transformações dos dados para garantir transparência e facilitar resolução de problemas.
Detecção de Anomalias
Identificação automática de padrões incomuns ou problemas nos dados antes que afetem sistemas downstream.
Frescor e Confiabilidade
Verificação da atualidade dos dados e disponibilidade contínua para processos críticos de negócio.
Data Observability vs DataOps
Embora relacionados, esses conceitos têm propósitos distintos na gestão de dados modernos:
Data Observability
Foco no monitoramento proativo da saúde dos dados, rastreando qualidade, linhagem, anomalias e frescor das informações.
- Monitoramento contínuo de qualidade
- Rastreamento de linhagem
- Detecção automática de anomalias
DataOps
Metodologia abrangente que combina práticas DevOps com engenharia de dados para otimizar o ciclo de desenvolvimento.
- Automação de processos
- Colaboração multidisciplinar
- Metodologia ágil
Complementaridade
Data Observability fornece o monitoramento necessário para que o DataOps opere com eficiência, criando um ciclo virtuoso de melhoria contínua.
- Feedback em tempo real
- Resposta rápida a problemas
- Melhoria contínua
Ferramentas de Data Observability
Principais soluções para monitoramento e garantia da qualidade de dados
Monte Carlo
Plataforma para monitoramento contínuo de qualidade e detecção automática de anomalias em fontes de dados críticas.
Collibra
Solução de governança de dados com recursos avançados de rastreamento de linhagem e catálogo de metadados.
Great Expectations
Framework open-source que permite validar, documentar e perfilar conjuntos de dados através de testes automatizados.
Acceldata
Plataforma de observabilidade que monitora frescor dos dados, desempenho de pipelines e infraestrutura de dados.
Prometheus e Grafana para DataOps
Ferramentas essenciais para monitoramento e visualização de dados em ambientes DataOps
Prometheus para Coleta de Métricas
Sistema de monitoramento que coleta e armazena métricas em tempo real, permitindo alertas baseados em regras personalizadas.
Grafana para Visualização
Plataforma de visualização que transforma métricas em dashboards interativos, facilitando a análise e tomada de decisões.
Integração com Pipelines
Monitoramento contínuo de pipelines de dados, identificando gargalos e falhas antes que impactem os sistemas de produção.
Detecção de Anomalias
Identificação automática de comportamentos incomuns nos dados e na infraestrutura, permitindo resolução proativa de problemas.
🏗️ Projeto de Big Data: muito além de armazenar dados
Você sabe como nasce um projeto completo de Big Data?
Não é só subir um cluster e sair coletando dado pra tudo que é lado.
É orquestrar sistemas, entender o negócio e entregar valor de verdade.
É orquestrar sistemas, entender o negócio e entregar valor de verdade.
📥 Ingestão — de múltiplas fontes, estruturadas ou não
🔁 Transformação — com lógica, qualidade e performance
🧠 Armazenamento inteligente — com escalabilidade e durabilidade
📊 Análises — que guiam decisões reais
⚙️ Orquestração e Governança — pra tudo rodar sem susto
🔁 Transformação — com lógica, qualidade e performance
🧠 Armazenamento inteligente — com escalabilidade e durabilidade
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⚙️ Orquestração e Governança — pra tudo rodar sem susto
E no final…
🔥 Entrega de valor para o negócio — e não só um monte de dado parado.
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🎥 Quer ver como isso funciona na prática?
Preparei um vídeo completo mostrando cada etapa e como tudo se conecta.
Assista agora e entenda o que faz um projeto de Big Data ser realmente eficiente:
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👉 Assista aqui
Chegamos ao final, temporariamente….
Obrigado por acompanhar nossa jornada pelo mundo da Engenharia de Dados.
Esperamos que os conhecimentos compartilhados possam contribuir para o seu crescimento profissional.
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