Trilha Engenharia de Dados 2026
Construa os pipelines e a infraestrutura que fazem o dado fluir confiável — a base de analytics e IA.
A engenharia de dados é a fundação invisível de toda decisão baseada em dados e de todo modelo de IA. Esta trilha te leva de SQL ao pipeline em produção, no mesmo caminho que muita gente (inclusive o João) percorreu: do dado bruto ao valor.
A base aqui é inegociável: SQL e modelagem primeiro. Ferramenta da moda sem fundamento é castelo de areia.
Etapa 1 — SQL e modelagem (6 semanas)
- SQL avançado:
JOIN, janelas, CTEs, performance - Modelagem de dados (relacional e dimensional — fato/dimensão)
- Como bancos funcionam por dentro (índices, transações)
Projeto: modele um data warehouse simples e escreva queries analíticas.
Recursos:
- SQLBolt e Mode SQL Tutorial
- Kimball Group — modelagem dimensional (a bíblia)
Etapa 2 — Python e processamento (6-8 semanas)
- Python para dados (pandas) e boas práticas
- Processamento distribuído com Apache Spark (PySpark)
- Conceitos de ETL/ELT
Projeto: um pipeline de ETL que lê de uma API, transforma e grava num banco.
Recursos:
- Kaggle Learn — Pandas
- Spark — docs
- Databricks Academy — trilhas gratuitas de Lakehouse/Spark
Etapa 3 — Orquestração e plataforma (6-8 semanas)
- Orquestração com Apache Airflow (DAGs, agendamento)
- Data Lake vs Data Warehouse vs Lakehouse
- Dados em tempo real com Apache Kafka
- Cloud: armazenamento e plataformas gerenciadas
Projeto: orquestre um pipeline com Airflow, versionado no Git.
Recursos:
- Astronomer — Airflow Guides
- Docs da plataforma que você escolher: BigQuery, Snowflake ou Databricks
Etapa 4 — Confiabilidade e governança (4-6 semanas)
- Qualidade de dados e testes (dbt, Great Expectations)
- Governança de dados e linhagem
- DataOps: versionamento, monitoramento, CI/CD de dados
- Noções de MLOps (onde dados encontram IA)
Projeto final: um pipeline confiável, testado e monitorado, da ingestão ao destino analítico.
Recursos:
- dbt — Learn — transformação e testes de dados
- Data Engineering Zoomcamp (DataTalks.Club) — curso gratuito completo
Depois da trilha
Você está pronto para a carreira de Engenheiro de Dados. Bifurcações naturais: MLOps e plataformas de IA, ou aprofundar em arquitetura de dados. A base que você construiu aqui sustenta tanto ciência de dados quanto ML engineering.