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.
Apache Beam é uma plataforma de processamento de dados unificada e de código aberto (open-source), que proporciona um modelo de programação eficiente e fácil de usar para lidar com grandes volumes de dados.
A ideia principal por trás do Apache NiFi é simplificar o fluxo de dados entre diferentes fontes e destinos. Isso é feito através de uma interface de usuário baseada em navegador que permite “arrastar e soltar” componentes de processamento de dados em uma tela de design.
O Apache Airflow é uma ferramenta de orquestração de fluxo de trabalho de código aberto criada pela Airbnb que tem sido amplamente adotado na engenharia de dados para tarefas de gestão de fluxos ETL (Extração, Transformação e Carga de Dados)
Com base na experiência prática em projetos, conversas com gestores de médias e grandes empresas e extensa pesquisa, podemos traçar um cenário de tendências, as principais plataformas e as habilidades necessárias na engenharia de dados em 2023.
No terceiro guia da série de carreiras, uma das funções com o maior salário na área de dados: Engenheiro de Dados.
Seja bem-vindo(a) a mais um curso bônus, gratuito e exclusivo, para os alunos das Formações da DSA: Sistema Operacional Linux, Docker e Kubernetes.
O Engenheiro de Dados é o responsável pela criação do pipeline que transforma os dados brutos que estão nos mais variados formatos, desde bancos de dados transacionais até arquivos de texto, em um formato que permita ao Cientista de Dados começar seu trabalho.
O senso comum nos diz que não é possível usar dados, a menos que sua qualidade seja compreendida. As verificações da qualidade dos dados são críticas para o Data Lake, mas não é incomum as empresas inicialmente negligenciarem esse processo na pressa de mover dados para um armazenamento menos dispendioso e mais escalável – especialmente durante a adoção inicial.
As decisões em tempo real já fazem parte do cenário e novas ferramentas e arquiteturas são necessárias para lidar com esses desafios de forma eficiente. Ou seja, estamos indo da era Do Big Data Para o Fast Data e estamos indo cada vez mais rápido!
As empresas buscam agora mais um perfil profissional para compor suas equipes de Data Science e trabalhar junto com o Cientista de Dados: o Engenheiro de Dados. Mas aí temos a pergunta: Precisamos de 2 Engenheiros de Dados para Cada Cientista de Dados? Qual deve ser a proporção?
Este é o quinto de uma série de artigos aqui no Blog da DSA sobre um dos melhores frameworks para processamento de dados de forma distribuída, o Apache Spark e sua utilização na nuvem com Databricks.
Este é o segundo de uma série de artigos no Blog da DSA sobre um dos melhores frameworks para processamento de dados de forma distribuída, o Apache Spark e sua utilização na nuvem com Databricks.
Este é o primeiro de uma série de artigos aqui no Blog da DSA sobre um dos melhores frameworks para processamento de dados de forma distribuída, o Apache Spark e sua utilização na nuvem com Databricks