data-engineering-roadmap

Formação Profissional em Engenharia de Dados e Inteligência Artificial

(Extensão Universitária)

Nossa missão é fornecer o melhor ensino em engenharia de dados

Sobre

Este é o repositório oficial da Formação Profissional em Engenharia de Dados e Inteligência Artificial (Extensão Universitária) da Jornada de Dados.

Esse é o roadmap para se especializar em engenharia de dados, baseado em fundamentos, principais tecnologias de mercado e projetos práticos do mundo real. Este repositório contém todo o conteúdo prático, projetos, exercícios e materiais de apoio utilizados durante a formação.

Por que "Formação Profissional"?

Este não é apenas um curso ou bootcamp. É uma formação completa que:

• ✅ Eleva o nível profissional: Conteúdo estruturado para profissionais que buscam especialização
• ✅ Reconhecimento institucional: Extensão Universitária com validade acadêmica
• ✅ Foco em mercado: Baseado em tecnologias e práticas reais do mercado de trabalho
• ✅ Preparação completa: Do zero até projetos avançados de produção

️ Engenharia de Dados como Eixo Central

A formação tem como núcleo a Engenharia de Dados, cobrindo:

• Pipelines de dados: ETL/ELT, processamento em batch e streaming
• Infraestrutura: Cloud, containers, orquestração
• Qualidade e observabilidade: Validação, monitoramento, testes
• Produção: Deploy, escalabilidade, manutenção

Inteligência Artificial como Complemento Estratégico

A IA entra de forma estratégica e prática:

• Agentes de IA: RAG, Vector Search, LangChain
• Aplicações reais: Chatbots, análise de dados com LLMs
• Integração com dados: Databricks + IA, pipelines inteligentes
• Preparação para o futuro: Conteúdo alinhado com 2026+

Extensão Universitária

A formação possui reconhecimento como Extensão Universitária, oferecendo:

• ✅ Horas complementares: Válidas para graduação
• ✅ Diferenciação no currículo: Certificação com validade acadêmica
• ✅ Legitimidade institucional: Reconhecimento pelo MEC
• ✅ Valor profissional: Diferencial competitivo no mercado

Estrutura do Repositório:

• 01-projetos/: Projetos práticos completos que demonstram conceitos avançados de engenharia de dados
• 02-fundamentos-dados/: Fundamentos essenciais (Git, GitHub, Deploy, WSL)
• 03-python-avancado-para-dados/: Conteúdo avançado de Python aplicado a dados
• 04-sql-analytics-dbt-core/: SQL avançado e Analytics Engineering com dbt
• 04-workflow-orchestration-deploy-airflow/: Orquestração de workflows com Airflow
• 05-engenharia-de-dados-e-ia/: Projetos avançados (APIs, Kafka, Streamlit, Terraform)
• 06-cloud-aws-para-dados/: Conteúdo prático de Cloud AWS para dados

Objetivos da Formação

Esta Formação Profissional visa capacitar profissionais para:

• Construir pipelines de dados robustos e escaláveis para ambientes de produção
• Dominar ferramentas modernas de engenharia de dados (Python, SQL, Airflow, dbt, Cloud, Databricks)
• Aplicar boas práticas de desenvolvimento, arquitetura de dados e engenharia de software
• Implementar soluções de dados em produção com qualidade e observabilidade
• Trabalhar com dados em grande escala (Big Data) e processamento distribuído
• Integrar Inteligência Artificial em pipelines e aplicações de dados
• Preparar-se para o mercado com habilidades alinhadas às demandas reais das empresas

Como Usar Este Repositório

1. Navegue pelas pastas seguindo a ordem sugerida ou conforme seu nível de conhecimento
2. Cada projeto/módulo possui seu próprio README com instruções detalhadas
3. Clone o repositório para ter acesso local aos códigos:
   bash复制

   git clone https://github.com/lvgalvao/data-engineering-roadmap.git
   cd data-engineering-roadmap

4. Siga os pré-requisitos indicados em cada projeto antes de começar

Conteúdo Disponível

Projetos Práticos (01-projetos/)

1. Data Project Foundations: Estruturação de projetos de dados com boas práticas
2. Python Big Data Processing: Processamento de grandes volumes de dados (1 bilhão de linhas)
3. CRUD API Data Application: API REST completa com FastAPI, PostgreSQL e Streamlit
4. Data Quality Engineering: Engenharia de qualidade de dados com DuckDB
5. SQL Advanced Analytics: Análises avançadas com SQL (banco Northwind)
6. Web Scraping NoSQL Pipelines: Web scraping com Redis e MongoDB
7. PDF Data Extraction: Extração de dados de PDFs com S3 e SQS
8. Databricks Data Modeling: Modelagem de dados no Databricks (Bronze-Silver-Gold)
9. Databricks AI Project: Agentes de IA com LangChain e Vector Search

Fundamentos (02-fundamentos-dados/)

• Git e GitHub
• Deploy de aplicações de dados
• Configuração de ambiente WSL

Python Avançado (03-python-avancado-para-dados/)

• 20 aulas cobrindo desde fundamentos até APIs e projetos completos
• Programação Orientada a Objetos
• ETL pipelines
• Logging e tratamento de erros

SQL e Analytics (04-sql-analytics-dbt-core/)

• SQL avançado para Analytics
• dbt-core para transformação de dados
• 13 aulas práticas + conteúdo Databricks

Orquestração (04-workflow-orchestration-deploy-airflow/)

• Airflow do básico ao avançado
• Deploy de workflows
• 7 exemplos práticos

Engenharia de Dados e IA (05-engenharia-de-dados-e-ia/)

• REST APIs com FastAPI para aplicações de dados
• Kafka e Pub/Sub para streaming de dados em tempo real
• Dashboards em tempo real com Streamlit
• Infrastructure as Code com Terraform
• Integração de IA em pipelines de dados

Cloud AWS (06-cloud-aws-para-dados/)

• 15 aulas práticas sobre AWS para dados + projetos integrados
• S3, EC2, RDS, Lambda, VPC, IAM, SQS, SNS, API Gateway, DynamoDB, Amplify e mais

Links Importantes

• Site Oficial: Jornada de Dados
• Plataforma de Ensino: Alpaclass
• Canal YouTube: Workshops ao vivo e tutoriais

Se você gostou do conteúdo e quer se inscrever na Formação Profissional em Engenharia de Dados e Inteligência Artificial (Extensão Universitária), acesse: Jornada de Dados

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