O Amazon EMR (Elastic MapReduce) é um serviço em nuvem que simplifica o processamento de grandes volumes de dados. Neste artigo vamos examinar suas características, vantagens, desvantagens e aspectos relacionados ao custo.
Bem-vindo(a) ao mundo da engenharia de dados! Hoje, vamos acompanhar um dia na vida de Carlos, um Engenheiro de Dados que trabalha em uma empresa do setor de varejo. O papel de Carlos, como o de muitos Engenheiros de Dados, é fundamental. Ele é um dos responsáveis por trás das cortinas, construindo e mantendo a espinha dorsal de dados que alimenta análises, modelos de Inteligência Artificial e, em última análise, as decisões estratégicas que impulsionam o negócio.
O dbt foi criado para resolver os problemas de workflow enfrentados por equipes de dados ao preparar dados para análise. Em vez de cada Engenheiro Analítico ou Engenheiro de Dados ter seus próprios scripts SQL isolados ou planilhas desconectadas, o dbt propõe uma abordagem centralizada e colaborativa.
No universo de Data Lakes e Lakehouses, três tecnologias destacam-se por oferecerem transações ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), controle de versões e eficiência na gestão de dados: Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi. Cada uma surgiu para resolver problemas específicos de processamento de grandes volumes de dados, garantindo confiabilidade e flexibilidade. Este artigo traz um comparativo técnico, porém acessível a diferentes públicos, comparando essas soluções – suas características, vantagens, desvantagens e casos de uso reais.
Descobrir a diferença entre Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Estatísticos e Engenheiros de Software pode ser confuso e complicado. Enquanto todos eles estão ligados aos dados de alguma forma, há uma diferença entre o trabalho que eles fazem e gerenciam.
Como todos sabemos esse mundo Big Data Analytics é relativamente novo e com isso muitas novas profissões estão surgindo, outras estão se reinventando e outras ainda sendo extintas. Ou seja, nada anormal que já não tenhamos visto em revoluções industriais anteriores.
Embora ambos trabalhem com dados, suas responsabilidades, habilidades e perspectivas diferem substancialmente. Neste artigo, exploraremos as principais diferenças entre essas duas profissões.
O papel do Engenheiro de Dados vem ganhando cada vez mais destaque no cenário atual, à medida que as empresas estão cada vez mais dependentes de dados para tomar decisões estratégicas.
Scala é uma linguagem de programação moderna e poderosa que combina os melhores aspectos da programação orientada a objetos e funcional. Excelente opção para projetos de processamento de grandes volumes de dados.
Confira esta incrível relação de 10 livros para quem está iniciando ou pensa em iniciar a carreira de Engenheiro de Dados.
Apache Kafka é um framework para processamento de streaming de eventos em tempo real de código aberto (open-source) que é escalável, rápido e tolerante a falhas.
Vamos dar uma olhada nas características do Airbyte, bem como suas vantagens e desvantagens.
A lacuna de habilidades digitais persiste, com um número crescente de trabalhadores despreparados para as contínuas transformações digitais de empresas em todo o mundo e em todos os setores de negócios. É grande a falta de profissionais com a capacitação adequada.
Por mais sofisticados que sejam os algoritmos ou robustas as infraestruturas, a estruturação correta dos dados é a base para qualquer operação bem-sucedida. E é aqui que a modelagem de bancos de dados mostra seu valor.
Um Engenheiro de Dados projeta e constrói arquiteturas de dados e pipelines para ingestão, armazenamento, processamento e execução de aplicações de grande escala com Big Data. Neste artigo, Engenheiro de Dados – Por Onde Começar em 7 Passos, vamos ajudar você a compreender como iniciar sua carreira como Engenheiro de Dados.