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Curso

Carreira Engenharia de Dados:

Checkpoint Nível 1

Quero estudar na alura

12h

Para conclusão

14

Pessoas nesse curso

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

  • Valide seus conhecimentos com desafios que simulam situações reais da carreira em Engenharia de Dados.
  • Coloque em prática o que aprendeu até aqui em avaliações teóricas e práticas.
  • Teste sua capacidade de construir pipelines confiáveis e resolver problemas em diferentes cenários de dados.
  • Demonstre sua evolução na carreira consolidando fundamentos essenciais da área.
  • Avance com segurança para os próximos passos da sua jornada como profissional de engenharia de dados.

Público alvo_

Este curso é indicado para estudantes e profissionais de diferentes áreas que desejam iniciar ou avançar na área de engenharia de dados, desenvolvendo habilidades para construir pipelines confiáveis e transformar dados brutos em bases analíticas que sustentam decisões de negócio.

Rodrigo Fernando Dias

Rodrigo Fernando Dias

linkedin

Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em inteligência artificial, ferramentas de automação, geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e coordenados da Escola de Dados da Alura.

Curso atualizado em 15/07/2026

Ementa

  1. Apresentação

    • Etapas do projeto
  2. Prova teórica

    • Diferenciando Git e GitHub na Screen Match
    • Refinando dados brutos no Bytebank
    • Higienizando cadastros na Clínica Voll
    • Escolhendo o banco certo na Jornada Viagens
    • Persistência de pedidos na Meteora
    • Organizando camadas de dados na Voll
    • Isolando corredores sem treinos na Runner Circle
    • Adoções pela metade na ADOPET
    • Comunicação entre microsserviços no CodeChella
    • Separando operação e análise na Playcatch
  3. Prova prática

    • Descrição do projeto
    • Antes de começar
    • Preparando o ambiente
    • 1ª Etapa: Modelar e povoar o banco transacional (OLTP)
    • 2ª Etapa: Construir o Data Lake em camadas com Parquet
    • 3ª Etapa: ETL para o Data Warehouse dimensional
    • 4ª Etapa: Orquestração, versionamento e governança
    • Conclusão

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