top of page

Baixe grátis nossos e-books

Explore o mundo da Engenharia de Software e Data de forma mais eficiente e acessível com nossos eBooks!

  • Foto do escritorJP

O Que os Engenheiros de Dados Precisam Saber em 2024


Data Enginners need to know in 2024

A Evolução da Engenharia de Dados


A engenharia de dados testemunhou uma jornada transformadora, evoluindo da simples coleta e armazenamento de dados para processamento e análise sofisticados. Uma visão geral histórica revela suas raízes no gerenciamento tradicional de banco de dados, progredindo através do advento do Big Data, para o foco atual em análises em tempo real e computação em nuvem. Avanços recentes foram catalisados pela integração da inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), forçando os limites do que é possível em tomada de decisão baseada em dados.



Data Engineering RoadMap 2024


Habilidades para Engenheiros de Dados em 2024


O Que os Engenheiros de Dados Precisam Saber em 2024? Para prosperar em 2024, os engenheiros de dados devem dominar uma mistura de habilidades fundamentais e de ponta:


  • Linguagens de Programação: Proficiência em linguagens como Python, Scala e SQL é inegociável, permitindo manipulação e análise eficientes de dados.

  • Gerenciamento de Banco de Dados: Compreender bancos de dados relacionais e NoSQL, ao lado de soluções de armazenamento de dados, forma a espinha dorsal de estratégias eficazes de armazenamento de dados.

  • Plataformas de Computação em Nuvem: Expertise em AWS, Google Cloud Platform e Azure é crucial, à medida que os serviços de nuvem se tornam centrais para projetos de engenharia de dados.

  • Modelagem de Dados & Processos ETL: Desenvolver modelos de dados robustos e simplificar processos ETL (Extract, Transform, Load) são chave para garantir a qualidade e acessibilidade dos dados.

Tecnologias Emergentes e Seu Impacto


Tecnologias emergentes como IA e ML, frameworks de Big data e ferramentas de automação estão redefinindo a paisagem:


  • Inteligência Artificial & Aprendizado de Máquina: Estas tecnologias são vitais para modelagem preditiva e análise de dados avançada, oferecendo insights sem precedentes.

  • Tecnologias de Big Data: Hadoop, Spark e Flink facilitam o manuseio de vastos conjuntos de dados, permitindo processamento de dados escalável e eficiente. Por mais que Hadoop tem sido menos usado e sendo absorvido por novas tecnologias, entender o seu funcionamento ajuda e entender todo o ecosistema de Big Data.

  • Ferramentas de Automação e Orquestração: Ferramentas como Apache Airflow e Kubernetes aumentam a eficiência, automatizando fluxos de trabalho e gerenciamento de pipelines de dados.


A Importância da Governança e Segurança de Dados


Com o aumento de violações de dados e preocupações com privacidade, a governança e segurança de dados tornaram-se primordiais:


  • Conformidade Regulatória: Familiaridade com GDPR, CCPA e outras regulamentações é essencial para a conformidade legal.

  • Técnicas de Privacidade de Dados: Implementar criptografia, anonimização e controles de acesso seguros protege informações sensíveis de acesso não autorizado.


Engenharia de Dados na Era da Nuvem


A mudança para computação em nuvem exige um entendimento profundo dos serviços e tecnologias de nuvem:


  • Provedores de Serviços de Nuvem: Navegar pelas ofertas dos principais provedores garante o uso ótimo dos recursos da nuvem.

  • Tecnologias Nativas da Nuvem: Conhecimento em contêineres, microserviços e computação sem servidor é crucial para práticas modernas de engenharia de dados.


Processamento de Dados em Tempo Real


A capacidade de processar e analisar dados em tempo real está se tornando cada vez mais importante:


  • Tecnologias de Dados em Streaming: Ferramentas como Apache Kafka e Amazon Kinesis suportam streams de dados de alta vazão e baixa latência.

  • Análises em Tempo Real: Técnicas para análise de dados em tempo real permitem insights imediatos, melhorando os processos de tomada de decisão.

Análises Avançadas e Inteligência de Negócios


Ferramentas de análise avançada e BI são essenciais para converter dados em insights acionáveis:


  • Análises Preditivas: Usando modelos estatísticos e aprendizado de máquina para prever tendências e comportamentos futuros.

  • Ferramentas de Visualização: Ferramentas como Tableau e Power BI ajudam a tornar dados complexos compreensíveis através de visualizações interativas.


Caminhos de Carreira e Oportunidades de Crescimento


Explorar certificações, treinamento e manter-se informado sobre a demanda do setor prepara engenheiros de dados para avanços na carreira:


  • Certificação e Treinamento: Buscar certificações em tecnologias ou metodologias específicas pode aumentar a expertise e credibilidade.

  • Demanda do Setor: Entender a demanda de mercado em evolução garante que os engenheiros de dados possam alinhar suas habilidades com futuras oportunidades.


Preparando-se para o Futuro


Aprendizado contínuo e engajamento com a comunidade são chave para permanecer relevante no campo acelerado da engenharia de dados:


  • Aprendizado Contínuo: Adotar uma mentalidade de aprendizado ao longo da vida garante que os engenheiros de dados possam se adaptar a novas tecnologias e metodologias.

  • Redes de Contato e Engajamento Comunitário: Participar de fóruns, comparecer a conferências e contribuir para projetos de código aberto fomenta o crescimento profissional e inovação.


Conclusão


À medida que os dados se tornam cada vez mais cruciais para o sucesso de uma organização, o papel dos Engenheiros de Dados também se torna imprescindível. Criando processos de extração de dados, mecanismos de automação visando a entrega do dados cada vez mais rápida para que tomadas de decisões sejam feitas, usar tecnologias emergentes cria-se um contexto cada vez mais eficiente e ao mesmo tempo reduz gastos. Para isso, é de grande importância que cada vez mais os profissionais atentem-se as novidades de mercado e que as próprias empresas apoiem e criem uma cultura para que profissionais tenham cada vez mais autonomia de buscar novidades e aplica-las.


Comments


bottom of page