Quer entender como os dados evoluíram e dominar os conceitos que moldam o mercado de tecnologia? Neste curso, você aprenderá desde a estruturação de dados em bancos transacionais até as arquiteturas dimensionais e escaláveis do Big Data. Ideal para profissionais que querem ampliar seu conhecimento e se destacar na área!

1. Introdução aos Dados e sua Evolução    
- Os dados e o momento atual
- Um pouco de história dos dados
- Diferença entre tipos de dados
‍
2. Bancos Transacionais e Dimensionais
- Conceitos de ACID
- Diferença entre OLTP e OLAP
- Conceitos de Data Warehouse (DW)
- História do ETL (Extract, Transform, Load)
‍
3. Big Data e Arquiteturas Escaláveis  
- Definição de Big Data e os 5 Vs
 - Arquitetura Lambda e Kappa: quando usar cada uma?
 - Processamento Batch vs Streaming
 - Armazenamento distribuído e processamento distribuído
‍
4. Data Lakes, Delta Lakes e LakeHouse    
- O que é um Data Lake e como difere de um Data Warehouse?
- Evolução para Delta Lake, LakeHouse e Data Mesh.
- Delta Lake e a evolução dos Data Lakes
- Conceito de Lake House e sua abordagem
‍
5. Engenharia de Dados e Arquitetura de Dados    
- O papel do Engenheiro de Dados
- Pipelines de dados e sua importância
- Orquestração para execução de pipelines
- Os diferentes papéis na área de dados
‍
6. Storytelling com dados    
- Dashboards operacionais e analíticos
- Contando histórias com os dados

Quer se tornar um especialista na organização e manipulação de dados? Neste curso, você aprenderá desde os conceitos fundamentais da modelagem de dados até a aplicação prática do SQL para consultas eficientes. Perfeito para quem quer estruturar bancos de dados de forma profissional e se destacar no mercado de dados!
‍
1. Fundamentos da Modelagem de Dados
- O que é modelagem de dados?
- Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados
- Modelos conceitual, lógico e físico
- Entidades, atributos e relacionamentos
‍
2. Modelagem Relacional na Prática
- Introdução ao modelo relacional
- Normalização: 1FN até 3FN
- Denormalização: quando e por quê?
- Chaves primárias, estrangeiras e integridade referencial
‍
3. SQL Essencial para Engenharia de Dados
- Sintaxe básica: SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY
-  Joins: INNER, LEFT, RIGHT, FULL
- Subqueries e CTEs
- Operações com funções agregadas e de janela
‍
4. Modelagem para Analytics
- Star Schema vs Snowflake
- Fatos e dimensões
- Tabelas de tempo, ponte e junk dimensions
- Otimização para Data Warehouses

5. Modelagem para Big Data
- Diferenças entre modelagem em bancos relacionais e No SQL
- Modelagem em ambientes distribuídos
- Data Lake e Lakehouse: conceitos e camadas (raw, trusted, refined)

6. Boas Práticas e Governança
- Naming conventions e documentação de dados
- Versionamento e controle de mudanças em esquemas
- Catálogos de dados e metadados

Quer aprender as arquiteturas que estão redefinindo a análise e o armazenamento de dados? Neste curso, você verá como Data Lakes são utilizados para ingestão massiva de dados, como o Delta Lake aprimora a confiabilidade e a performance, e como o modelo Lakehouse está se tornando o padrão das principais empresas do mundo. Entre na vanguarda do mercado de dados!

1. Panorama da Evolução dos Dados    
- A evolução do armazenamento: de bancos relacionais ao Big Data
- Data Warehouse vs Data Lake: semelhanças e diferenças
- Por que as arquiteturas modernas exigem novas abordagens?

2. Entendendo o Data Lake    
- O que é um Data Lake? Casos de uso e benefícios
- Componentes fundamentais: ingestão, armazenamento, processamento
- Zonas do Data Lake: raw, trusted, refined
- Formatos otimizados: Parquet, ORC, Avro

3. Desafios dos Data Lakes  
- Falta de governança e schema enforcement
- Problemas com consistência e qualidade dos dados
- Performance e controle de versionamento
- O “data swamp” e como evitá-lo

4. Delta Lake – O Data Lake com Camada de Transações    
- O que é Delta Lake e como funciona?
- ACID no Data Lake: transações, logs e versionamento
- Time Travel, schema evolution e merge/upsert
- Organizando camadas: bronze, silver e gold
- Integração com Apache Spark e ferramentas modernas

5. Arquitetura Lakehouse    
- O que é uma Lakehouse? Princípios e vantagens
- Lakehouse vs Data Lake vs Data Warehouse
- Plataformas que suportam Lakehouse: Databricks, Snowflake, BigLake
- Como unir governança, performance e escalabilidade

As empresas modernas exigem pipelines de dados ágeis, confiáveis e escaláveis. Neste curso, você aprenderá a usar Apache Airflow para orquestrar tarefas e o dbt para transformar dados com eficiência. Se você quer dominar Data Engineering e Data Analytics, essa é a combinação essencial para sua carreira!

As empresas que lidam com grandes volumes de informação estão migrando para soluções de Streaming de Dados para obter insights imediatos e tomar decisões mais rápidas. Neste curso, você aprenderá como implementar pipelines de dados em tempo real, utilizando tecnologias líderes de mercado, e como Apache Kafka, Apache Flink e Spark Streaming. Como essa habilidade pode abrir portas para oportunidades no setor de dados e tecnologia.

As empresas mais inovadoras estão adotando Databricks e Snowflake para transformar seus dados em vantagem competitiva. Neste curso, você aprenderá na prática como utilizar essas plataformas para ETL, Data Warehousing, Machine Learning e análises escaláveis, dominando as ferramentas que estão moldando o futuro da Engenharia de Dados e IA.

As empresas estão cada vez mais investindo em MLOps para garantir que seus modelos de Machine Learning funcionem de forma confiável e escalável. Neste curso, você aprenderá a criar pipelines automatizados, monitorar modelos e integrar IA em aplicações reais, dominando as habilidades mais demandadas no mercado de tecnologia e ciência de dados em ferramentas como MLFlow e KubeFlow.

Dominar dashboards e visualização de dados é uma habilidade essencial para qualquer profissional de tecnologia e negócios. Neste curso, você aprenderá a criar relatórios interativos, otimizar consultas para performance e apresentar insights de forma clara e objetiva, utilizando as principais ferramentas do mercado. Dê um passo à frente e aprimore suas habilidades em Data Visualization!

Construir uma carreira sólida em dados exige mais do que apenas conhecimento em SQL e pipelines. Você está preparado para lidar com ambientes escaláveis, confiáveis e distribuídos? Neste curso, você aprenderá as tecnologias essenciais que sustentam qualquer infraestrutura de dados moderna. Desde Linux e Docker até Cloud Computing, GIT e Qualidade de Dados, este é o guia definitivo para estruturar e fortalecer sua jornada como Engenheiro de Dados!