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Curso

Engenharia de software para dados:

princípios básicos

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

819

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Estruture projetos de Machine Learning aplicando princípios da engenharia de software.
  • Organize o código conforme as convenções do PEP-8 e práticas de modularização.
  • Implemente a criação de pacotes Python para facilitar a manutenção e evolução dos sistemas.
  • Aplique os paradigmas da programação orientada a objetos e funcional para refletir entidades do mundo real.
  • Realize testes automatizados com PyTest garantindo a confiabilidade dos projetos.
  • Utilize Git e GitHub para colaborar de forma eficiente e manter a reprodutibilidade dos projetos.
  • Transforme notebooks em scripts otimizados para execução escalável.

Público alvo_

Pessoas desenvolvedoras, cientistas de dados e profissionais iniciantes em tecnologia que desejam entender os fundamentos da engenharia de software aplicados ao desenvolvimento de sistemas confiáveis, legíveis, escaláveis e voltados à análise de dados e IA.

Ana Clara de Andrade Mioto

Ana Clara de Andrade Mioto

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Sou bacharela em Informática Biomédica e mestra em Bioengenharia, ambas pela USP. Hoje atuo como Cientista de Dados Sênior no Banco Bradesco. Já trabalhei como pesquisadora e em empresas dos setores de saúde, finanças, mídia e educação, destacando minha paixão no grande campo da Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Sou cofundadora e atual conselheira da comunidade Data Girls. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.

Curso atualizado em 28/04/2026

Ementa

  1. Apresentando os princípios da Engenharia de Software

    • Apresentação
    • Por que aplicar engenharia em projeto de dados?
    • Princípios da engenharia de software: 1° ao 3°
    • Diagnóstico
    • Princípios da engenharia de software: 4° ao 7°
    • Momento de reflexão
    • Para saber mais: Expandindo os Princípios
    • Sistemas de ML vs Software tradicional
    • Colaboração entre equipes na plataforma Runner Circle
    • Para saber mais: referências e complementos
    • Faça como eu fiz: engenharia em dados
    • O que aprendemos?
  2. Conhecendo as boas práticas na construção de código

    • Preparando o ambiente
    • Entendendo código limpo
    • Escrevendo código limpo
    • Melhorando a legibilidade do código para exibição de filmes
    • Desing e estrutura de projetos
    • Para saber mais: comentários eficazes
    • Para saber mais: referências e complementos
    • Faça como eu fiz: limpar e modularizar código
    • O que aprendemos?
  3. Modularização e uso de funções

    • POO vs. programação funcional em ciência de dados
    • Integração de paradigmas para um sistema de recompensas dinâmico
    • Convertendo notebooks em pacotes Python
    • Para saber mais: mnemônicos na governança de dados
    • Desafio
    • Para saber mais: referências e complementos
    • Faça como eu fiz: POO e PF no Churn
    • O que aprendemos?
  4. Documentação, testes e reprodutibilidade

    • Documentação de código e projeto
    • Testes automatizados em projetos de dados
    • Para saber mais: reprodutibilidade
    • Para saber mais: documentação e rotatividade em times
    • Para saber mais: referências e complementos
    • Faça como eu fiz: doc. e testes
    • O que aprendemos?
  5. Controle de versão com Git e workflows colaborativos

    • Git e github para projetos de dados
    • Fluxo de Trabalho Colaborativo
    • Gerenciando atualizações de cardápio no Serenatto
    • Para saber mais: git rebase na prática
    • Para saber mais: referências e complementos
    • Faça como eu fiz: Git e GitHub no Churn
    • Conclusão
    • O que aprendemos?

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