Construindo um Centro de Excelência em Engenharia de Dados – Parte 1
À medida que os dados continuam a crescer em importância e se tornam mais complexos, a necessidade de Engenheiros de Dados qualificados nunca foi tão grande.
À medida que os dados continuam a crescer em importância e se tornam mais complexos, a necessidade de Engenheiros de Dados qualificados nunca foi tão grande.
Empresas e outras organizações que trabalham com conjuntos de dados que podem ser considerados Big Data têm mais uma opção quando se trata de arquitetura de armazenamento. Cada vez mais vemos a evolução de uma arquitetura híbrida que está sendo chamada de “Data Lakehouse”.
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.
Conhecer as diferenças 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.
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.
Confira esta incrível relação de 10 livros para quem está iniciando ou pensa em iniciar a carreira de Engenheiro de Dados.
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.
A observabilidade dos dados é essencial para tomar decisões informadas e agir com base nos insights obtidos com os dados.
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.
Este é um curso inteiramente gratuito, incluindo o certificado de conclusão, e no padrão de qualidade Data Science Academy.
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.