6 dicas práticas e aprofundadas para impressionar recrutadores no Google, Meta, Microsoft durante entrevistas técnicas Como se portar em uma entrevista para Big Techs Você já imaginou estar em uma entrevista para sua vaga dos sonhos e... travar logo no primeiro desafio técnico? Entrevistas em big techs como Google, Meta e Microsoft são exigentes — mas não impossíveis. O segredo está em se preparar com inteligência, treino e um toque de autenticidade. Neste post, vou compartilhar 6 dicas validadas por engenheiros que já passaram por esses processos  e por recrutadores dessas empresas. Não é sobre decorar respostas, mas sim mostrar o seu melhor lado técnico e humano. Vamos juntos? 1. Vá além das ferramentas da moda: entenda os fundamentos Muita gente chega nas entrevistas querendo impressionar com nomes bonitos como Spark, dbt, Kafka, TypeScript... mas esquece o básico. E é exatamente o básico bem feito  que diferencia os candidatos. O que as empresas esperam: Domínio de estruturas de dados, algoritmos, lógica de programação e conhecimento de sistemas. Exemplo prático: Imagine que pedem para implementar um algoritmo que detecta ciclos em um grafo. Não importa se você domina 10 frameworks, se não sabe como funciona DFS (Depth First Search), dificilmente vai conseguir resolver. Dica prática:  Estude listas encadeadas, árvores, filas, buscas binárias, complexidade de algoritmos e recursão. Treine no LeetCode. 2. Fale o que você está pensando. Literalmente. Ficar em silêncio na hora do código é como fazer uma prova sem mostrar os cálculos. Entrevistadores querem entender como você pensa , e não só se você chega ao resultado. Como fazer: Explique seu raciocínio passo a passo. Não precisa parecer um professor, apenas compartilhe o que passa na sua cabeça. Exemplo prático: "Acho que posso usar um dicionário para mapear os valores e depois percorrer a lista buscando os pares complementares. Se não funcionar, tento com dois ponteiros." Dica bônus:  Pode até falar "não tenho certeza", mas mostre que você pensa antes de agir. Isso transmite maturidade e clareza. 3. Simule a entrevista antes de ir pro jogo real Você não treina no dia do campeonato, certo? Então, simule entrevistas antes da real. Como treinar: Use sites como Pramp, interviewing.io ou combine com amigos. O treino com tempo cronometrado e sob pressão muda tudo! Exemplo prático: Resolva um problema por dia no LeetCode. Uma vez por semana, agende uma mock interview com alguém mais experiente. Você vai notar sua evolução muito rápido. Dica de ouro:  Grave suas sessões de treino para se autoavaliar depois. 4. Mostre que você é técnico, mas também é gente As empresas querem contratar pessoas, não máquinas de codar. Demonstrar empatia, colaboração e fit com a cultura pode ser o seu diferencial. Como fazer isso: Conte histórias reais. Como resolveu um conflito? Como ajudou um colega? Como lidou com uma falha? Exemplo prático: "Durante um bug crítico em produção, fui a ponte entre o time de engenharia e o de produto. Documentei o incidente, organizei a comunicação e isso acelerou a solução." Dica humana:  No final da entrevista, pergunte sobre a cultura do time, os desafios atuais ou como é o dia a dia ali. Interesse genuíno vale ouro. 5. Prepare-se para perguntas de design de sistemas e arquitetura de dados Para vagas mais técnicas, especialmente em engenharia de dados ou backend é comum aparecerem perguntas que envolvem arquitetura, escalabilidade e fluxo de dados . O que estudar: Design de sistemas escaláveis Pipelines de dados (batch e streaming) Padrões ETL Modelagem de dados (star-schema, snowflake, SCDs) Exemplo prático: "Como você criaria um pipeline para processar eventos de cliques de milhões de usuários em tempo real e entregar relatórios em 5 minutos?" Você pode responder usando algo como Kafka + Spark + S3 + Athena/Redshift. Dica extra:  Use o site systemdesignprimer  para estudar casos reais. 6. Lembre-se: você também está entrevistando a empresa Essa é uma dica que muita gente esquece. A entrevista não é um interrogatório, é uma conversa. Demonstre curiosidade, maturidade e propósito. O que perguntar: "Como o time mede sucesso nos primeiros 3 meses?" "Quais são os desafios técnicos que vocês enfrentam hoje?" "Como vocês equilibram qualidade de vida com entregas?" Por que isso importa: Porque as empresas querem pessoas engajadas, que saibam o que querem e não estão aceitando qualquer proposta. Isso mostra que você tem consciência profissional. Dica final:  O entrevistador pode ser seu colega de trabalho no futuro. Trate como uma troca de valor, não como uma competição. Conclusão Entrevistas técnicas podem assustar, mas com preparação estratégica e autenticidade, você transforma um momento tenso em uma chance de brilhar. Se você gostou dessas dicas, compartilhe com aquele(a) amigo(a) que está prestes a encarar uma entrevista. Boa sorte e lembre-se: grandes empresas não querem perfeição, querem propósito + preparo. Acesse https://www.coffeeandtips.com/ e aproveite diversos materiais que possa te ajudar em uma entrevista técnica! Fontes Utilizadas: Business Insider Ex-Googler explica os maiores erros de candidatos Utilizada para destacar a importância dos fundamentos técnicos acima das ferramentas da moda. Lambros Petrou (Blog) Big Tech Software Engineering Interview Guide Usada para embasar a dica sobre comunicação de raciocínio durante entrevistas técnicas. Dev.to The Ultimate Guide to Land a Software Engineering Job at Big Tech Fonte sobre a importância da prática com mock interviews e simulados. Business Insider Engenheiro da Microsoft revela estratégias que usou após ser rejeitado por Meta e Amazon Usada para reforçar o valor de demonstrar fit cultural e autenticidade durante a entrevista. Medium (por @nishasreedharan) Data Engineer Interview Preparation – Complete Guide Base para tópicos sobre design de sistemas, pipelines e modelagem de dados. Business Insider Conselhos de engenheiro do Google para jovens candidatos Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Faça SQLs Like a Pro usando estes 5 SQL patterns fundamentais para o seu dia a dia SQL patterns Com a explosão de dados e o aumento da complexidade dos pipelines modernos, dominar SQL vai além do básico. Se você quer entregar valor, garantir qualidade e escalar soluções, precisa conhecer alguns padrões que se tornaram indispensáveis. Veja abaixo o 5 SQL Patterns que podem te ajudar no seu dia a dia! Neste post, selecionei 5 dos padrões mais importantes que todo engenheiro e analista de dados deveria dominar com exemplos, casos de uso e simulações visuais para facilitar a compreensão. 1. Deduplicação: Mantenha o Dado Mais Atualizado Ao trabalhar com integrações de múltiplas fontes, é comum receber múltiplos registros para a mesma entidade. O desafio? Manter apenas o mais recente . Dados Exemplo de Query: SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY email ORDER BY updated_at DESC ) AS rn FROM users ) t WHERE rn = 1; Essa técnica com ROW_NUMBER  ajuda a filtrar o dado mais atual por grupo. Resultado 2. Total Acumulado: Some Com o Tempo Para análises temporais, como acompanhar o crescimento de vendas ou engajamento, é essencial calcular totais acumulados. Dados Exemplo de Query: SELECT sale_date, SUM(amount) OVER (ORDER BY sale_date) AS running_total FROM sales; Resultado A linha mostra como os valores se acumulam dia após dia 3. Anti Join: Encontrar o que Está Faltando Imagine que você quer encontrar usuários que nunca fizeram uma compra. A solução? Usar um anti join , que compara listas e retorna o que está ausente. Dados Tabela Orders Tabela Customer Exemplo de Query: SELECT c.* FROM customers c WHERE NOT EXISTS ( SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id ); Alternativa com LEFT JOIN ... IS NULL também é válida, mas menos performática em alguns engines. Resultado Casos de uso: Auditoria (ex: cadastros sem ações) Geração de alertas por inatividade Funil de conversão Quer aprender mais sobre SQL? Baixe nosso E-Book grátis clicando aqui ! 5. Lag e Lead: Olhando para Ontem (ou Amanhã) Nem todo insight está no presente. Às vezes, entender o que aconteceu ontem  (ou prever o que pode vir amanhã) é o que gera valor. E é aí que entram as funções analíticas LAG() e LEAD() — perfeitas para comparações entre linhas em uma mesma partição ou série temporal. O que são? LAG(col) retorna o valor anterior  de uma coluna. LEAD(col) retorna o valor seguinte  de uma coluna. Essas funções fazem parte do grupo de funções de janela (window functions)  e não precisam de GROUP BY, o que as torna excelentes para análises linha a linha . Para aprender mais sobre, recomendo acessar o post Desvendando a Função SQL LAG ! Dados Exemplo de Query: SELECT date, user_count, LAG(user_count) OVER (ORDER BY date) AS prev_day, user_count - LAG(user_count) OVER (ORDER BY date) AS delta FROM daily_users; Resultado Perfeito para monitorar flutuações, identificar tendências e gerar alertas automáticos. Conclusão: SQL vai muito além de SELECT Se tem uma coisa que 2025 está nos mostrando, é que saber SQL não é mais diferencial, é ponto de partida. Mas dominar os padrões certos? Aí sim, faz toda a diferença. Esses padrões que vimos aqui não são truques bonitinhos. Eles ajudam você a: Evitar duplicidades e manter seus dados limpos; Entender como os dados mudam com o tempo (e contar boas histórias com isso); Garantir que ninguém vai apagar o passado que você vai precisar amanhã; Entregar análises mais rápidas, completas e confiáveis. No fim das contas, escrever SQL não é só “fazer query” — é pensar com clareza, antecipar problemas e construir soluções inteligentes. Então, pratique, simule, experimente.Esses padrões são seus aliados no dia a dia.E se alguém disser que SQL está ultrapassado… mostre o poder de uma boa janela, um anti join bem colocado, ou um LAG() que conta uma história. SQL ainda salva — projetos, decisões e até sua sexta-feira. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

10 Ferramentas Open-Source de Engenharia de Dados moderna essenciais em 2025 10 Ferramentas Open-Source de Engenharia de Dados moderna A Engenharia de Dados moderna está cada vez mais exigente, e dominar o ecossistema de ferramentas certo é essencial para lidar com ingestão massiva, governança, qualidade, orquestração e análise em tempo real. A seguir, você verá um panorama detalhado de 10 ferramentas Open-Source cruciais para ambientes modernos de dados. dbt (Data Build Tool) O dbt permite realizar transformações de dados em SQL com controle de versão, testes embutidos e documentação automática. Ele trata transformações como código (Data as Code), promovendo reusabilidade, rastreabilidade e governança. Casos de uso: Modelagem de dados para camadas bronze, silver e gold em data warehouses Detecção precoce de problemas de schema Documentação automatizada para data marts 📚 Documentação oficial do dbt Aprenda mais: 👉 E-Book Gratuito sobre dbt 👉 Primeiros passos com DBT - Data Build Tool Apache Kafka Kafka é uma plataforma distribuída de mensagens orientada a eventos, projetada para alta escalabilidade, tolerância a falhas e desempenho. Ele atua como um “backbone” para comunicação assíncrona e processamento em tempo real. Casos de uso: Pipelines de streaming com ingestão de dados contínua Integração de microsserviços via eventos Log de eventos para auditoria e replay 📚 Apache Kafka Overview Aprenda mais: 👉 Guia rápido sobre Apache Kafka: O poder da arquitetura Event-Driven Apache Airflow O Apache Airflow  é uma plataforma open source voltada para a orquestração de workflows de dados . Criado inicialmente pelo Airbnb, ele permite que pipelines sejam definidos como código (Python), o que proporciona maior flexibilidade, versionamento e integração com práticas modernas de engenharia de software. No Airflow, cada pipeline é representado como um DAG (Directed Acyclic Graph)  — um grafo que define a ordem de execução das tarefas. Ele permite agendamento, monitoramento e execução de tarefas complexas de ETL/ELT, ML e automações de infraestrutura. Casos de uso: Orquestração de ETLs e ELTs:  pipelines complexos para extração, transformação e carga de dados em data warehouses. Automação de rotinas de machine learning:  pré-processamento de dados, treinos agendados, deploy de modelos e monitoramento. Processos baseados em dependência de dados:  execução de tarefas condicionadas à conclusão de outras. Monitoramento de pipelines críticos:  com notificações automáticas em caso de falhas ou atrasos. Atualização de materialized views e relatórios:  execução diária de queries analíticas em pipelines controlados. Orquestração em arquiteturas de Data Lakehouse:  controle do fluxo entre ingestion, bronze, silver e gold layers. 📚 Apache Airflow Aprenda mais: 👉 Airflow para Iniciantes: Entenda Apache Airflow da maneira mais simples 👉 Acessando APIs e extraindo dados com Airflow 👉 Airflow Sensor: Monitorando Condições em Workflows de Dados Trino Trino  é um motor de consulta distribuído  e open source, projetado para realizar consultas SQL federadas  em diversas fontes de dados, como S3, Hive, PostgreSQL, Cassandra, Delta Lake, Kafka, MongoDB, ElasticSearch e muitas outras tudo ao mesmo tempo e sem movimentar os dados. Ele foi originalmente desenvolvido pela equipe do Facebook como Presto, mas evoluiu para Trino após a separação da comunidade entre PrestoDB (mantido pela Linux Foundation) e Trino (mantido pelos criadores originais). Casos de uso: Data Lakehouse : consultas rápidas sobre arquivos Parquet, ORC ou Avro diretamente no S3, com suporte a Iceberg, Delta e Hive. Análise federada : unir dados de diferentes sistemas sem a necessidade de pipelines complexos. Exploração ad hoc por analistas e engenheiros : explorar múltiplos ambientes com SQL padronizado. Monetização de dados via APIs SQL-as-a-Service : expor dados de diversas fontes como uma interface unificada. 📚 Trino Aprenda mais: 👉 Entendendo o Presto OpenLineage OpenLineage  é um protocolo open source  e uma especificação de metadados  para capturar e padronizar informações de linhagem de dados  (data lineage) em pipelines de dados. Diferente de soluções proprietárias, ele propõe um padrão agnóstico de ferramenta  para que qualquer sistema (orquestrador, engine, banco de dados ou ferramenta de transformação) possa reportar eventos de execução e metadados sobre datasets, tarefas e jobs. Casos de uso: Auditoria e conformidade:  rastrear exatamente onde e quando um dado foi processado para fins regulatórios (ex: LGPD, GDPR). Impact analysis:  entender quais dashboards ou modelos serão afetados por uma alteração de schema ou pipeline. Root cause analysis:  investigar a origem de dados corrompidos ou métricas quebradas nos relatórios. Data observability:  visualizar graficamente dependências entre datasets e processos. Governança colaborativa:  equipes diferentes podem operar 📚 OpenLineage Apache Pinot Apache Pinot  é um sistema de OLAP distribuído  (Online Analytical Processing) projetado para fornecer consultas analíticas extremamente rápidas  — frequentemente abaixo de milissegundos — mesmo em altos volumes de dados . Desenvolvido inicialmente no LinkedIn para alimentar o painel “Who Viewed My Profile?”, o Pinot é ideal para aplicações que requerem métricas em tempo real , como dashboards interativos, painéis de monitoramento, sistemas de alertas e aplicações orientadas por eventos. Diferente de ferramentas como Hive ou Presto/Trino, que priorizam profundidade analítica sobre grandes volumes (e demoram segundos ou minutos), o Pinot prioriza latência mínima com atualizações frequentes . Casos de uso: Dashboards de produto em tempo real: Empresas como Uber, LinkedIn e Stripe usam Pinot para alimentar dashboards internos que mostram métricas de uso em tempo real (ex: cliques, pedidos, sessões). Monitoramento de eventos e alertas: Pinot pode ser integrado a sistemas de alerta com latência mínima, ideal para detectar picos, anomalias ou falhas operacionais. Experiência do usuário em tempo real: Sistemas que personalizam a interface do usuário com base no comportamento atual, como "tendências ao vivo" ou "recomendações em tempo real". Métricas para SaaS ou produtos de dados: Pinot pode servir como backend para aplicações que fornecem analytics como serviço, entregando performance consistente. Telemetria e IoT: Ideal para ambientes com ingestão contínua de sensores, logs de navegação, eventos de jogos e interações digitais. 📚 Apache Pinot Metabase Metabase  é uma ferramenta open source de Business Intelligence (BI)  que permite a criação de relatórios, dashboards e consultas exploratórias de forma intuitiva , rápida  e sem necessidade de saber SQL . Ela foi projetada com foco em usuários de negócios  — como times de marketing, vendas, produto e financeiro que precisam acessar e interpretar dados sem depender do time técnico. Ao mesmo tempo, também é poderosa o suficiente para analistas e engenheiros de dados , que podem escrever SQL livremente e criar dashboards avançados. Casos de uso: Self-service analytics para times de negócio: 1. Permite que analistas de marketing vejam conversões, leads e campanhas sem depender de SQL. 2. Equipes de produto visualizam métricas como churn, engajamento ou comportamento de usuários. Automatização de relatórios operacionais Relatórios semanais de vendas por região, KPIs financeiros ou status de entregas podem ser programados e enviados por e-mail. Construção de portais internos de BI Empresas integram Metabase como camada de visualização sobre seus data lakes e data warehouses. 📚 Metabase 8. Apache Iceberg Apache Iceberg  é um formato de tabela para data lakes , criado para resolver as limitações de formatos tradicionais como Hive, Parquet e ORC no contexto de armazenamento em nuvem. Desenvolvido inicialmente pela Netflix e hoje mantido pela Apache Foundation, o Iceberg permite realizar consultas SQL de forma escalável, segura e confiável  diretamente sobre dados armazenados em objetos como S3, GCS ou HDFS e sem precisar mover os dados para um data warehouse. É a base de data lakehouses  modernos por combinar: A flexibilidade e o custo baixo  do data lake Com a performance e governança  de um data warehouse Casos de uso: Data Lakehouse escalável com controle de versões: Permite que múltiplas equipes consumam, versionem e revertam dados sem afetar outras partes do sistema. Pipelines com leitura incremental e CDC : Iceberg fornece APIs para identificar apenas os arquivos modificados entre dois snapshots — essencial para replicações e cargas parciais. Processamento batch e stream unificados: Compatível com Apache Flink e Spark Structured Streaming, Iceberg permite pipelines híbridos com a mesma tabela. Esquema evolutivo sem reprocessamentos massivos: Mudanças de esquema (como renomear colunas ou mudar tipos) não invalidam os dados históricos, reduzindo retrabalho e downtime. Integração com múltiplos query engines: Trino, Presto, Snowflake, Dremio, Flink, Spark — todos podem ler dados Iceberg simultaneamente com consistência. 📚 Apache Iceberg Delta Lake Delta Lake  é um formato de tabela open source  desenvolvido pela Databricks que estende o formato Parquet  com funcionalidades típicas de bancos de dados transacionais — como ACID , time travel , controle de esquema , merge (upsert)  e rollbacks . Ele é projetado para rodar sobre sistemas de arquivos como S3 , ADLS , HDFS  e GCS , transformando um data lake em um data lakehouse confiável e performático . Casos de uso: Pipelines de ETL com reprocessamento seguro: Evite corromper dados ao reescrever partições. Com transações, reprocessar se torna mais previsível e confiável. Ingestão com esquemas dinâmicos e mutáveis: Permite adicionar colunas ao schema sem sobrescrever dados antigos, com controle de versionamento. Leitura incremental em pipelines (CDC): Suporte nativo a leitura incremental entre versões facilita a construção de pipelines com baixo custo. Modelagem de camadas Bronze, Silver e Gold: Permite controle total sobre cada etapa, com dados limpos, enriquecidos e servidos de forma confiável. Data Lake como fonte de verdade para BI e ML: Com time travel e controle de schema, Delta Lake se torna uma alternativa real a DWs tradicionais. 📚 Delta Lake Aprenda mais: 👉 Primeiros passos com Delta Lake 👉 Aplicando Change Data Feed para auditoria em tabelas Delta 👉 Entendendo Delta Lake - Time Travel em 2 minutos 👉 Convertendo tabela Parquet para Delta Table Apache Flink Apache Flink  é um framework open source  para o processamento distribuído de fluxos de dados (stream processing)  e também para lotes (batch) , embora seu ponto forte seja o event-time streaming  com latência muito baixa e escalabilidade massiva. Desenvolvido com foco em aplicações de alto throughput e missão crítica , Flink é usado para análises em tempo real, detecção de fraudes, monitoramento de sistemas, personalização em tempo real e outros casos que exigem resposta quase instantânea. Casos de uso: Detecção de fraudes em tempo real: Analisar padrões de transações e comportamento anômalo com janelas de segundos para bloquear ações suspeitas. Monitoramento de infraestrutura e logs: Agregações e alertas com base em dados de métricas, logs de sistemas ou traces de aplicações. ETL contínuo de dados: Transformar, limpar e enriquecer dados assim que eles chegam via Kafka, CDC (Change Data Capture) ou API. Personalização de recomendações ao vivo: Atualizar modelos de recomendação com base em cliques e interações do usuário, com baixa latência. Processamento de IoT e dados de sensores: Streams contínuos vindos de dispositivos inteligentes ou veículos com controle de estado e ordenação 📚 Apache Flink Por que dominar ferramentas modernas de dados é essencial em 2025? Em 2025, a engenharia de dados está no centro da transformação digital. Organizações exigem dados confiáveis, em tempo real, governáveis e acessíveis para todos os times  — e isso só é possível com o uso das ferramentas certas. Conhecer as ferramentas citadas acima é fundamental pois: Automatizam e escalam pipelines  com confiabilidade e rastreabilidade Unificam batch e streaming , permitindo decisões baseadas em eventos Garantem governança e qualidade dos dados , com testes e versionamento Democratizam o acesso à informação  com BI self-service em tempo real R eduzem retrabalho e custos , substituindo soluções manuais ou legadas Em um cenário onde Data Mesh, Lakehouse e observabilidade  ganham espaço, essas ferramentas formam a stack mínima viável  para engenheiros, analistas e arquitetos que desejam entregar valor de forma ágil, segura e sustentável. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Entendendo a importância de ACID em Bancos de Dados Banco de Dados x ACID Você já parou para pensar o que realmente garante que seus dados não desapareçam ou se corrompam mesmo quando tudo dá errado ? Essa confiança se deve às propriedades ACID , um conjunto de garantias implementadas por sistemas de banco de dados relacionais  e alguns NoSQL modernos  para manter a integridade dos dados em transações. O que é ACID? ACID  representa: Atomicidade Consistência Isolamento Durabilidade Vamos mergulhar em cada uma delas com exemplos reais, bancos que suportam, e como o ACID age nos bastidores. 1. Atomicidade (Atomicity) Tudo ou nada. Se qualquer parte da transação falhar, nenhuma das operações é aplicada . O banco garante rollback automático  se necessário. Como isso funciona internamente? O banco cria um log transacional  (como o WAL – Write Ahead Log  no PostgreSQL). Todas as operações são registradas antes de serem aplicadas. Se houver falha antes do COMMIT, o banco usa o log para reverter tudo. Bancos que garantem atomicidade: PostgreSQL MySQL (InnoDB) Oracle Microsoft SQL Server SQLite (modo WAL) Exemplo prático: BEGIN; UPDATE contas SET saldo = saldo - 100 WHERE id = 1; UPDATE contas SET saldo = saldo + 100 WHERE id = 2; COMMIT; Se o sistema falhar após o primeiro UPDATE, o banco automaticamente reverte  o débito da conta 1. 2. Consistência (Consistency) A transação leva o banco de um estado válido a outro estado válido. Regras de integridade, constraints e relacionamentos devem sempre ser respeitados. O que o banco garante? Constraints (NOT NULL, CHECK, UNIQUE, FOREIGN KEY) Tipagem forte Integridade referencial Bancos que implementam essa consistência: PostgreSQL e Oracle são referências em validações consistentes. MySQL com InnoDB também suporta, mas o modo MyISAM, por exemplo, não garante consistência transacional. MongoDB possui consistência de documentos (mas não entre coleções por padrão). Exemplo prático: -- Esta tabela não permite saldo negativo CREATE TABLE contas ( id SERIAL PRIMARY KEY, saldo NUMERIC CHECK (saldo >= 0) ); BEGIN; UPDATE contas SET saldo = saldo - 200 WHERE id = 1; -- saldo era 150 COMMIT; Resultado: a transação falha , e o banco mantém o estado anterior — sem corrupção de dados .  3. Isolamento (Isolation) Transações simultâneas não devem afetar o resultado final da outra. É aqui que entra a complexidade da concorrência! Níveis de isolamento: Bancos com controle robusto de isolamento: PostgreSQL : usa MVCC (Multi-Version Concurrency Control) . Leitores nunca bloqueiam escritores e vice-versa. Oracle : também usa MVCC. SQL Server : usa locks, mas possui Snapshot Isolation semelhante ao MVCC. MySQL InnoDB : suporta todos os níveis, com MVCC parcial.  Exemplo prático: -- Sessão 1 BEGIN; SELECT saldo FROM contas WHERE id = 1; -- retorna 500 -- Sessão 2 BEGIN; UPDATE contas SET saldo = saldo - 100 WHERE id = 1; COMMIT; -- Sessão 1 (ainda dentro da mesma transação) SELECT saldo FROM contas WHERE id = 1; -- retorna 500 em REPEATABLE READ Mesmo após o commit da sessão 2, a sessão 1 vê os dados antigos , pois trabalha com uma versão estável  dos dados. Quer aprender mais sobre SQL? Baixe nosso E-Book Gratuito clicando aqui ! 4. Durabilidade (Durability) Se o banco disse que salvou, ele salvou. Mesmo se cair a energia. Como isso é garantido? Gravação física em disco antes do COMMIT Uso de WAL, journaling ou arquivos de undo/redo Operações fsync() no SO Bancos com durabilidade forte: PostgreSQL (WAL + fsync) Oracle (redo log + archive log) MySQL InnoDB (doublewrite buffer) MongoDB com journaling habilitado Cassandra com commitlog (embora não seja full-ACID, há durabilidade por partição) Exemplo prático: Você executa: BEGIN; INSERT INTO pedidos (cliente, total) VALUES ('João', 150.00); COMMIT; O servidor reinicia logo depois. Se o banco seguiu o protocolo corretamente, no momento do COMMIT, os dados já foram sincronizados no disco. Ao reiniciar, o banco faz o recovery  com base nos logs e os dados estão lá. Por que você deve se importar com ACID? Garante que transações financeiras  não sejam incompletas. Evita corrupção de dados  em sistemas de saúde, educação, segurança. Permite construção de sistemas distribuídos com confiança , especialmente quando integrado com estratégias como 2PC  (Two-Phase Commit) ou SAGA patterns . Comparativo: Bancos Relacionais e NoSQL quanto ao ACID Comparações de Bancos de Dados que suportam ACID Conclusão ACID é o que separa bancos de dados confiáveis  de armazenadores de dados frágeis . Mesmo bancos NoSQL modernos estão buscando formas de oferecer essas garantias. Se você está construindo qualquer aplicação que envolva consistência crítica , entender e aplicar ACID é obrigatório . Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Como foi usar o Cursor sendo um Gerente de Engenharia de Software Usando ferramentas Vibe Coding Bom, já faz tempo que não crio códigos produtivos, apenas provas de conceito onde compartilho aqui no Blog. Codei durante 14 anos, e 4 anos para cá me dedico ao papel de Gerente na área de Engenharia de Dados, onde também fiz parte como Engenheiro de Dados anos atrás. Por mais que gosto de criar códigos em produção, nem sempre consigo adequar meus compromissos e acaba que preciso priorizar outras tarefas de gestão. Mas um dos meus papeis é também buscar por inovações pare aplicar no meu dia a dia e do time que lidero. No início do ano decidi me aventurar com ferramentas Vibe Coding e virei um "Vibe Coder" por 2 horas. A minha ideia era testar uma ferramenta geradora de código através de IA Generativa, assim eu poderia engajar o time a usar e consequentemente aumentaria o meu repertório de skills de IA. Porém fiz muito diferente, não foquei em testar dentro de um contexto de Dados, mas preferi relembrar os velhos tempos de Full-Stack Developer, mais especificamente quando eu precisava criar a parte de front-end. Front-end sempre foi minha criptonita, era terrível, ter que lidar com muitos detalhes como CSS, Java Scripts, JQuery, Ajax e dentre outros frameworks que não vem ao caso falar. A ferramenta que decidi usar foi o Cursor . Achei bem interessante todo o seu eco-sistema e a facilidade de uso e estava com uma ideia simples em mente que era criar um site que calculava ciclo menstrual e período fértil. Inicialmente o prompt foi muito simples, como queria explorar a ferramenta, me surpreendi. O prompt foi algo assim " Preciso gerar um site simples e de interface limpa onde usuários possam calcular seu período menstrual ". Perceba que não detalhei frameworks, linguagem de programação e etc. O resultado da tela inicial foi este: Mas é claro que ao clicar no botão "Calcular" e nada funcionava. Como estava apostando todas as fichas em explorar a ferramenta, eu não perdia tempo em entender as mensagens de erros no console de depuração. Simplesmente copiava e colocava as mensagens no prompt do Cursor e ele simplesmente ia resolvendo pra mim os bugs, impressionante! Após zerar as mensagens de erro, uma nova tela com o calendário menstrual nascia, veja abaixo: Surreal, facilmente eu demoraria dias criando uma tela como esta e talvez até iria desistir pela complexidade de ter que lidar com scripts Java Script. (Por ser Javeiro, haja preguiça em lidar com front) Mas nem tudo são flores, resolvi evoluir o projeto focando em otimizações e SEOs, e foi aí que comecei a lidar com alguns problemas da ferramenta em gerir melhor o código. Quando pedi para o prompt criar otimizações para que a página fosse carregada de forma mais rápida, o Cursor removeu parte da implementação que gerava o calendário mostrado acima e nada mais rodava. Nem mesmo quando copiava as mensagens de erro no console e pedia para ele corrigir não era o suficiente. Logo percebi um problema que precisava ter atenção ao criar projetos como estes. Dificuldades em evoluir um código Pode ser uma questão de amadurecimento da ferramenta ou falta de estratégia da minha parte, mas uma uma coisa que percebi é que o Cursor não estava lidando bem com evoluções a partir de um código pronto. Inicialmente foi gerado código o suficiente para executar a solução, mas quando precisei adicionar mais features além de otimizações, partes do código simplesmente desaparecia. Para isso, é importante adotar uma ferramenta de gestão de código, como Git por exemplo . As vezes foi necessário sair da persona "Vibe Coder" para entender o código para resolver um Bug gerado através dos pedidos de evoluções, ou seja, provavelmente uma pessoa que nunca teve contato com programação irá ter dificuldade em usar ferramentas como estas, ainda exige um nível de conhecimento técnico . Chegou em momentos que todos prompts para evoluir o código, eram gerados códigos desnecessários, gerando conflitos e sendo necessário intervir manualmente. Com paciência foi possível contornar os problemas e a solução ficou pronta, porém com alguns Bugs que ainda não foram corrigidos, basta acessar o site que talvez você perceba ( https://ciclomenstrualonline.com/ ). A IA irá te substituir, programador? Não acredito que isso possa acontecer com a rapidez que tem se falado. A IA veio simplesmente para acelerar o processo e como mesmo citei neste post sobre a minha dificuldade com Front-end e que em outras épocas levaria dias para construir algo parecido e usando IA, levei 2 horas . Mas por mais que foi gerada com IA, foi necessário um mínimo de direcionamento técnico da minha parte durante o desenvolvimento e algumas intervenções. Tenho usado bastante IA no meu dia a dia para acelerar e automatizar tarefas repetitivas, isso me dá um grau de produtividade muito além comparado a outros tempos, quando não existia IA. Para você programador, que ainda resiste ao uso de IA, não faça isso. Não existe mais essa de quebrar cabeça para resolver um Bug, dar uma solução que levaria dias para planejar ou criar scripts na mão, nem mesmo pesquisar em fóruns o motivo de uma mensagem de erro estar aparecendo no console. Deixe a vaidade de lado e adote IA pois no final das contas é a produtividade que conta. Por mais que deve-se manter atenção a qualidade que pode também ser resolvida através de IA. Aprender com IA Uma coisa interessante que percebi é que a IA tem me ensinado bastante. Também uso IA para me auxiliar em análises de métricas, e ela consegue me fornecer diversos insights que antes precisava me aprofundar em algum estudo específico para aquele contexto. Fique atento, por mais que a IA pode nos tornar um pouco acomodados, ela também está disposta a ensinar e dar clareza de como ela resolveu aquele problema. Em tempos assim, o nosso cérebro agradece e tornamos parte da solução. Cursor é uma boa ferramenta para desenvolvimento Sim! Porém precisamos ter alguns cuidados. O exemplo deste post foi apenas um de vários outros que tive a oportunidade de usar no dia a dia. O Cursor auxilia bastante em atividades pontuais, acelerando o desenvolvimento de software como criação de scripts, criação de algorítimos, resolução de Bugs, otimização de queries SQL e etc. Mas não apostaria no Cursor para criar uma aplicação complexa e que necessita de critérios de segurança que facilmente podem ser exploradas por terceiros. Outro ponto é que por mais que exista a facilidade em gerar códigos, a revisão humana é sempre importante, como a adoção de boas práticas como testes unitários, teste de integrações e usar um ambiente de homologação para que todos os detalhes sejam validados antes da liberação em produção. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Descubra o que muda entre os dois modelos e evite dores de cabeça com infraestrutura Se você trabalha com dados e já ouviu falar em Amazon EMR, prepare-se: agora existe também o tal do EMR Serverless. Parece mágica? É quase isso. Mas antes de sair migrando tudo para o "automágico", é importante entender onde cada um brilha (e onde dá ruim). O que é o Amazon EMR tradicional (Baseado em Clusters) ? O Amazon EMR é um serviço gerenciado da AWS para processar grandes volumes de dados usando Spark, Hive, Presto, Hudi e companhia. A versão tradicional funciona com clusters provisionados manualmente. Ou seja: você monta o palco, conecta os cabos e depois roda o show. Componentes principais: Overview da arquitetura do EMR provisionado Job : o código que você quer rodar. Pode ser um script em PySpark, uma query Hive ou qualquer workload suportado. Amazon EMR : a "banda" que gerencia tudo por trás das cortinas: provisiona, executa, monitora e encerra o cluster. Cluster : Master Node : o maestro da orquestra. Ele é responsável por agendar jobs, monitorar progresso, distribuir tarefas e manter o estado da execução. Também é onde rodam os principais serviços como o ResourceManager (YARN) ou Spark Driver. Core Nodes : os trabalhadores da linha de frente. Eles executam as tarefas distribuídas e armazenam os dados no HDFS (Hadoop Distributed File System). Task Nodes (opcional) : usados exclusivamente para execução de tarefas, sem armazenamento local. Ótimos para workloads temporários e escalonamento rápido. HDFS : sistema de arquivos distribuído que roda sobre os core nodes, responsável por armazenar os dados utilizados e gerados pelo cluster. E o que muda no EMR Serverless? Imagine que agora você só quer cantar: chega, né? Nada de montar estrutura. O EMR Serverless entra em cena para simplificar: você envia o job e a AWS cuida de tudo. Componentes principais: Overview da arquitetura do EMR Serverless Job : o código que você quer executar, assim como no modelo tradicional. EMR Serverless : é o gerenciador invisível. Ele provisiona automaticamente os recursos computacionais, executa o job e desaloca tudo após a conclusão. Compute Resources : recursos efêmeros compostos que representam vCPUs e memória RAM. São alocados sob demanda, de forma granular e escalável. Amazon S3 : fonte oficial de verdade. Todos os dados de entrada e saída são armazenados em buckets S3, já que o EMR Serverless é stateless (não armazena nada localmente). Application Configuration : você pode criar aplicações EMR Serverless com configurações pré-definidas (versão do Spark, pacotes extras, etc.) e reutilizá-las em múltiplos jobs. Quando usar cada um? Escolher entre EMR tradicional e EMR Serverless pode parecer um duelo de titãs, mas tudo depende do tipo de workload, do seu apetite por controle e da sua pressa em ver os dados voando por aí. Vamos aos cenários mais comuns: Diferenças no uso Use EMR Tradicional quando: Seus pipelines rodam todos os dias ou 24x7  e você quer manter o cluster ativo por longos períodos. Você precisa de configurações altamente customizadas , como tipos específicos de instância EC2, GPUs, discos locais otimizados ou configurações de rede personalizadas. Deseja controle total sobre a infraestrutura , desde o sistema operacional até configurações de YARN, Spark, HDFS e integração com outros serviços. Seu time é experiente em operação de clusters  e prefere manter ambientes sempre prontos para execução. Use EMR Serverless quando: Os jobs são esporádicos, intermitentes ou imprevisíveis , como análises pontuais, jobs agendados por evento ou exploração ad hoc. Você quer simplicidade , evitando ter que se preocupar com provisionamento, escalabilidade e desligamento de clusters. Seu foco é reduzir custos com workloads que não precisam estar rodando o tempo todo , aproveitando a cobrança sob demanda. Você quer prototipar e experimentar com rapidez , usando recursos elásticos, sem configurar infraestrutura. Vantagens e Desvantagens Amazon EMR Tradicional Vantagens : Flexibilidade Total : Permite configurações personalizadas de hardware e software para atender a requisitos específicos. Controle Completo : Oferece controle total sobre o ambiente de execução, incluindo redes, segurança e armazenamento. Desvantagens : Gerenciamento Complexo : Requer monitoramento e ajustes constantes para otimizar o desempenho e os custos. Risco de Subutilização : Clusters ociosos podem gerar custos desnecessários se não forem encerrados adequadamente. Amazon EMR Serverless Vantagens : Simplicidade Operacional : Elimina a necessidade de gerenciar infraestrutura, reduzindo a complexidade operacional. Eficiência de Custos : Paga-se apenas pelos recursos utilizados durante a execução dos jobs, evitando custos com recursos ociosos. Escalabilidade Transparente : Ajusta automaticamente a capacidade para atender às demandas dos workloads. Desvantagens : Menor Personalização : Menor controle sobre a configuração da infraestrutura e do ambiente de execução. Latência de Inicialização : Pode haver uma latência inicial na execução de jobs devido ao tempo necessário para alocar recursos. Como funciona a Precificação Amazon EMR Tradicional Baseado em Instâncias EC2 : Os custos são determinados pelo tipo e número de instâncias EC2 utilizadas, além de outros recursos associados, como armazenamento e transferência de dados. Modelos de Preço : Suporta instâncias sob demanda, reservadas e spot, permitindo otimizar os custos conforme o perfil de uso. Amazon EMR Serverless Baseado em Recursos Utilizados : Os custos são calculados com base na quantidade de vCPU e memória utilizadas durante a execução dos jobs, cobrados por segundo com um mínimo de 60 segundos. Sem Custos de Infraestrutura Ociosa : Não há cobrança por recursos quando não há jobs em execução, resultando em economia para workloads intermitentes. Conclusão O EMR tradicional é para quem precisa de uma orquestra com controle de cada instrumento. Já o EMR Serverless é para quem quer apenas apertar o play e deixar a AWS cuidar do resto. Se você tem pipelines recorrentes e configurados no detalhe, continue com o modelo tradicional. Agora, se a ideia é agilidade, uso sob demanda e economia, o serverless é uma bela pedida. E lembre-se: o melhor sistema é aquele que funciona pra você, não o que está na moda. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

GitHub Copilot vs Cursor: Qual usar? GitHub Copilot vs Cursor, a guerra da produtividade. Como ter boa produtividade usando estas ferramentas? Se você já está metido com análise de dados, ciência de dados, Engenharia de Dados ou só é um curioso que adora automatizar coisas, com certeza já ouviu falar do GitHub Copilot . E se ainda não conhecia o tal do Cursor IDE , se prepara porque essa dupla pode transformar sua produtividade ou te deixar com dúvidas existenciais sobre qual usar. Nesse post, a gente vai explorar o duelo: GitHub Copilot vs Cursor , focando no universo dos dados. Vai ter vantagem, desvantagem, uso real, preço e até um alerta de "use com moderação". O que é o GitHub Copilot? O GitHub Copilot é como aquele colega de trabalho que termina seu código antes mesmo de você digitar a próxima linha. Criado pelo GitHub (com uma ajudinha da OpenAI), ele funciona como um assistente de programação baseado em IA que autocompleta código , sugere funções  e explica trechos . Tá embutido direto no VS Code, JetBrains e até no terminal. Caso tenha interesse, só clicar aqui para acessar as features do Copilot. Vantagens Fácil de instalar e usar no VS Code Sugestões rápidas e contextualizadas Funciona com muitas linguagens Desvantagens Nem sempre entende o contexto global do projeto Pode sugerir código inseguro O que é o Cursor IDE? Pensa no VS Code, agora imagina ele tunado com superpoderes de IA. Esse é o Cursor. É um editor de código focado em produtividade, construído desde o zero para integrar IA de forma nativa . Ele não só sugere código como também entende o contexto do projeto e interage com você como se fosse um parceiro de verdade. Tenho usado bastante e em breve farei um benchmark de um projeto que coloquei em produção usando Cursor, será que está funcionando bem?? Quer usar Cursor? Só clicar aqui e divirta-se! Vantagens Interface moderna IA integrada no core do editor Suporte ao Chat (tipo ChatGPT dentro do editor) Refatoração com 1 clique Desvantagens Ainda está evoluindo Curva de aprendizado inicial maior Menos popular, logo menos tutoriais Pode gerar código inseguro Casos de uso no mundo de dados (com exemplos práticos) Se você trabalha ou está começando com dados, vai gostar de ver esses exemplos reais de como Copilot  e Cursor  podem turbinar sua rotina. Análise exploratória com Python + Pandas Copilot : Você começa digitando df.describe() e ele já sugere um bloco completo de análise estatística com .info(), .isnull().sum() e .value_counts() por coluna. Cursor : Vai além — você pode perguntar direto no chat integrado: “Como posso visualizar valores nulos do meu dataset?” Ele sugere, explica e até escreve um gráfico com seaborn.heatmap(). Automatização de ETL Copilot : Ao escrever uma função como def extract_data():, ele já sugere um script para conexão com banco de dados, leitura via pandas.read_sql() e até tratamento básico. Cursor : Você seleciona seu script ETL bagunçado, clica em “Refactor” e ele quebra em funções reutilizáveis com nome legível. Quer uma versão assíncrona? Basta pedir. Criação de dashboards com Streamlit Copilot : Sugere a estrutura básica do app (st.title(), st.sidebar, etc.) e cria visualizações com matplotlib ou plotly. Cursor : Ao perguntar “Como criar um dashboard interativo com filtros de data?”, ele te entrega um exemplo funcional com st.date _input() e lógica para filtrar o DataFrame dinamicamente. SQL com IA Copilot : Completa queries SQL direto no Python, tipo: query = """ SELECT customer_id, SUM(total) FROM orders WHERE order_date >= '2025-01-01' GROUP BY customer_id """ Cursor : Você pode colar uma tabela e perguntar: “Me ajuda a criar uma query que traga os 5 produtos mais vendidos por categoria?” Ele gera a query e ainda explica o raciocínio. Mas lembre-se, é totalmente possível usar o próprio ChatGPT para criar consultas SQL eficientes, digo por conta própria. Jupyter Notebooks Copilot : Brilha aqui! Basta começar a digitar e ele entende o padrão dos notebooks, inclusive com textos em markdown e visualizações inline. Cursor : Ainda não é o foco dele (por ser mais voltado a scripts e projetos), mas é possível abrir notebooks simples com suporte limitado. Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Valores Aqui vem a parte dolorida (ou não): GitHub Copilot : $10/mês individual $19/mês para empresas Tem período gratuito de avaliação Cursor IDE : Tem plano gratuito com limitações  (ótimo pra testar) Plano pago: ~$20/mês com acesso ilimitado ao modelo GPT-4 turbo Se o seu bolso tá curto, comece com o plano grátis do Cursor e veja se faz sentido. Mas se você é estudante, o Cursor é gratuito! Produtividade Ambos aumentam a produtividade de verdade , especialmente em tarefas repetitivas. Com o Copilot , você acelera o processo de escrever scripts e funções básicas. Com o Cursor , você ganha agilidade não só no código, mas também na navegação , debug  e até na refatoração . Para quem lida com datasets grandes, pipelines e muito código legadão, o Cursor pode salvar umas boas horas do seu dia. Cuidados ao usar Não confie cegamente : Tanto o Copilot quanto o Cursor às vezes sugerem código com falhas ou vulnerabilidades. Evite vazamento de dados : Nunca cole dados sensíveis enquanto usa ferramentas baseadas em IA. Aprenda com o código gerado : Não vire um apertador de tab. Use as sugestões como aprendizado. Conclusão No fim das contas, os dois têm seu brilho no mundo dos dados. Se você é fã do bom e velho VS Code e quer algo simples que "só funcione", vai de GitHub Copilot . Agora, se você quer experimentar um editor construído com IA no coração e tá afim de uma experiência mais inteligente, o Cursor  pode ser o seu novo melhor amigo. O melhor dos mundos? Testa os dois e vê qual encaixa melhor no seu fluxo. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Já imaginou criar um sistema apenas descrevendo o que ele deve fazer, sem escrever manualmente cada linha de código?  Com o avanço dos modelos de linguagem natural, como o ChatGPT, isso não só é possível, como está se tornando uma nova forma de programar — e ganhou nome: Vibe Coding . Popularizado por Andrej Karpathy , esse conceito propõe um jeito mais leve, rápido e criativo de desenvolver software com ajuda da inteligência artificial. Neste guia, você vai entender o que é, como funciona e como aplicá-lo com ferramentas modernas Vibe Coding O que é Vibe Coding? Vibe Coding é um estilo de desenvolvimento onde você interage com uma IA (como o ChatGPT, Claude ou Copilot), descrevendo o que deseja em linguagem natural, e a IA gera o código correspondente. Diferente do desenvolvimento tradicional, onde o programador digita tudo manualmente, o Vibe Coding incentiva a colaboração com a IA, transformando o processo em algo mais: Iterativo : você gera, testa, ajusta e repete. Expressivo : a IA interpreta intenções, não apenas comandos. Criativo : dá espaço para prototipação rápida de ideias. Por que o Vibe Coding é importante? 1. Acessibilidade para todos Com Vibe Coding, qualquer pessoa com uma ideia pode começar a construir sem dominar uma linguagem de programação. Ideal para empreendedores, designers e analistas. 2. Velocidade Descreva uma funcionalidade e, em segundos, você tem um código funcional para começar a testar. Isso reduz drasticamente o tempo de desenvolvimento de MVPs. 3. Foco na lógica e não na sintaxe A IA cuida da parte técnica, enquanto você se concentra no raciocínio de negócio, na arquitetura e na usabilidade do software. 4. Menos reuniões, mais código Equipes podem evitar etapas burocráticas, como longas validações de design docs, e ir direto ao protótipo. Como aplicar Vibe Coding na prática 1. Comece com uma descrição clara Antes de usar uma IA, pense como você descreveria o sistema para um colega técnico.Evite instruções vagas. Quanto mais específico for, melhor o resultado. Exemplo ruim: “Quero um site de cadastro.” Exemplo bom: “Crie uma API REST em Node.js com dois endpoints: POST /users (para cadastrar um usuário com nome e e-mail) e GET /users/{id} para buscar o usuário por ID. Armazene os dados em SQLite.” Dica:  use palavras como “usar”, “implementar”, “armazenar”, “validar”, “autenticar” para deixar sua intenção mais clara para a IA. 2. Escolha a ferramenta ideal para Vibe Coding Aqui estão algumas ferramentas que já funcionam com o modelo “você escreve, a IA codifica”: Cursor Editor de código com IA embutida. Ideal para substituir o VS Code com recursos de geração, refatoração e explicações de código. Suporta contextos maiores que o Copilot tradicional. Replit + Ghostwriter Ambiente completo de desenvolvimento online. Você programa no navegador e interage com a IA enquanto escreve. Suporte a várias linguagens, integração fácil com deploy. GitHub Copilot Assistente de código dentro do VS Code. Completa automaticamente funções, testes e até comentários explicativos. Excelente para quem já usa Git e trabalha em repositórios. [ChatGPT, Claude, Gemini] Ferramentas mais livres para gerar blocos de código sob demanda. Você pode usá-las para criar snippets, revisar, explicar e até debugar. Combine com o seu editor preferido para uma experiência poderosa. 3. Gere código e revise iterativamente Agora é hora de interagir com a IA. O processo básico é: Prompt:  descreva o que deseja. Código gerado:  a IA entrega a estrutura funcional. Testes:  execute e veja se atende ao esperado. Feedback:  peça ajustes ou melhorias específicas. Exemplo de prompt: "Crie um backend Flask com um endpoint GET que retorna a lista de produtos a partir de um banco SQLite. Inclua tratamento de erro e logging." Exemplo de ajuste após teste: “Adicione autenticação via token JWT.”“Melhore o nome das variáveis para refletirem boas práticas.”“Me explique como está implementado o tratamento de erros.” 4. Divida projetos em partes menores Evite sobrecarregar a IA pedindo um sistema inteiro de uma vez. Trabalhe em partes: Primeiro a estrutura base do app Depois os endpoints Em seguida, a autenticação Depois testes, documentação, etc. Esse fluxo incremental aumenta a precisão do código gerado e permite maior controle da qualidade. 5. Refatore e valide o código gerado Mesmo com IA ajudando, é essencial: Revisar cada função Adicionar testes automatizados Rodar ferramentas como linters, formatadores e analisadores de segurança Dica: peça para a própria IA gerar os testes com Pytest, JUnit, etc. Boas práticas com Vibe Coding Use comentários nos prompts : “adicione docstring”, “explique a lógica” Guarde os prompts usados  para reproduzir versões ou revisar ideias Combine com ferramentas de versionamento  (como GitHub) para manter controle Conclusão: Codar com vibe é o futuro? Vibe Coding não é apenas um atalho. É uma nova abordagem de desenvolvimento , onde a colaboração entre humanos e IA acelera a criação de software com mais liberdade, menos burocracia e muito mais criatividade. Você deixa de digitar por obrigação e passa a projetar soluções de forma fluida . Mas tenho algumas ressalvas quanto ao uso dessa metodologia, se pudemos chamar assim. Efetuando alguns testes e acompanhando relatos em alguns grupos, apesar da IA gerar um bom MVP ela pode deixar algumas brechas de segurança colocando todo o projeto em níveis altos de vulnerabilidade. A minha recomendação é que revise bem o código e dê atenção aos detalhes de segurança e pontos que possam colocar diretrizes de privacidade em risco. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Entendendo a estrutura dos comandos no Git 15 Comandos Git Antes de mergulhar nos comandos, vamos entender a estrutura geral de um comando Git: git [argumentos] [parâmetros] Comando : A ação que o Git vai executar (ex: commit, pull, add) Argumentos (ou flags) : Modificam o comportamento do comando (ex: -m, --force) Parâmetros : São os valores ou alvos do comando (ex: nome de arquivo, nome de branch) Exemplo clássico: git pull origin master git : chama o Git pull : comando para "puxar" ou pegar as atualizações do repositório remoto origin : parâmetro , nome do repositório remoto (padrão é "origin") master : parâmetro , nome da branch que você quer atualizar localmente 1. git init Comando:  init O que faz:  Inicializa um novo repositório Git no diretório atual. git init Sem argumentos nem parâmetros na forma básica. Pode usar: --bare : cria um repositório sem diretório de trabalho (modo servidor). Erro comum:  Rodar git init em pasta que já tem um repositório Git. 2. git clone Comando:  clone O que faz:  Cria uma cópia local de um repositório remoto. git clone https://github.com/user/repo.git https://... : parâmetro com o link do repositório remoto. Argumentos úteis: --branch nome : clona uma branch específica. - -depth 1 : clona apenas o último commit. 3. git status Comando:  status O que faz:  Mostra o que foi alterado, adicionado ou removido. git status Sem argumentos ou parâmetros obrigatórios. 4. git add Comando:  add O que faz:  Adiciona arquivos ao stage (área de preparação para commit). git add arquivo.txt arquivo.txt : parâmetro que define qual arquivo será adicionado, nesse caso o próprio arquivo.txt. Argumentos úteis: . : O ponto (.) adiciona todos os arquivos do diretório atual. -A : adiciona todos os arquivos (inclusive deletados). -u : adiciona modificações e deleções. 5. git commit Comando:  commit O que faz:  Salva as alterações do stage no histórico do Git. git commit -m "mensagem" -m : argumento obrigatório que define a mensagem do commit. "mensagem" : parâmetro (o texto que explica a mudança). Outros argumentos: --amend : edita o último commit. 6. git push Comando:  push O que faz:  Envia os commits locais para o repositório remoto. git push origin main origin : parâmetro — o nome do repositório remoto. main : parâmetro — a branch que será atualizada no repositório remoto, ou seja, será a branch que vai receber os commits (arquivos) feitos localmente. Argumentos úteis: --force : força o envio (cuidado com esse argumento, GG?). --set-upstream : define a branch padrão para futuros pushs. 7. git pull Comando:  pull O que faz:  Traz mudanças do repositório remoto para sua branch local. git pull origin main origin : parâmetro — nome do repositório remoto. main : parâmetro — branch a ser atualizada localmente. Argumentos úteis: - -rebase : reaplica seus commits no topo dos commits remotos, ao invés de mesclar com merge. Erro comum:  Ter alterações locais não commitadas e gerar conflitos. 8. git branch Comando:  branch O que faz:  Lista, cria, renomeia ou deleta branches. git branch nova-feature nova-feature : parâmetro — nome da nova branch. Argumentos úteis: - d nome : deleta uma branch. -m novo-nome : renomeia a branch atual. 9. git checkout Comando:  checkout O que faz:  Troca de branch ou restaura arquivos. git checkout nova-feature nova-feature : parâmetro — branch de destino. Argumentos úteis: -b : cria e já muda para uma nova branch. git checkout -b nova-feature 10. git merge Comando:  merge O que faz:  Une mudanças de uma branch para outra. git merge nome-da-branch nome-da-branch: parâmetro — branch com as alterações que serão aplicadas. 11. git log Comando:  log O que faz:  Mostra o histórico de commits. git log Argumentos úteis: --oneline : mostra commits em uma linha. --graph : desenha o gráfico das branches. --all : inclui todas as branches no log. 12. git reset Comando:  reset O que faz:  Volta para um commit anterior. git reset --soft HEAD~1 --soft : mantém as mudanças no código. HEAD~1 : parâmetro — indica voltar o commit anterior. Outros: --hard: apaga tudo sem volta. 13. git revert Comando:  revert O que faz:  Cria um novo commit desfazendo um commit específico. git revert abc1234 abc1234: parâmetro — hash do commit a ser revertido. 14. git stash Comando:  stash O que faz:  Guarda temporariamente mudanças não commitadas. git stash git stash pop Argumentos úteis: pop : aplica e remove o stash salvo. list : mostra todos os stashes. 15. git remote Comando:  remote O que faz:  Gerencia conexões com repositórios remotos. Imagina que você precisa plugar em um repositório Git existente e que esteja remoto. Apenas usando o comando abaixo, já é possível fazer isso. git remote add origin https://github.com/user/repo.git add : argumento — adiciona novo remoto. origin : parâmetro — nome do remoto. https://... : parâmetro — URL do repositório. Outros: -v : mostra remotos existentes. remove : remove um remoto. Conclusão final Saber o que cada parte de um comando faz (comando, argumento, parâmetro) é um divisor de águas para quem está aprendendo Git. Com esse guia, você não só executa os comandos — você entende o que está fazendo , e isso faz toda a diferença. Saiba que em toda sua jornada trabalhando em projetos com multi-times, a necessidade de entender sobre Git é quase uma obrigação. Utilize este guia para o seu dia a dia e tenho certeza que vai te ajudar bastante. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Scraping com Python Aprenda como coletar dados da web com Scraping Python, passo a passo, usando BeautifulSoup e requests. Se você já se perguntou como alguns sites conseguem coletar dados da internet de forma automática, a resposta provavelmente passa por uma técnica chamada web scraping . E adivinha quem é o queridinho para isso? Exatamente: o scraping com Python ! Neste post, vamos explorar: O que é scraping ; Casos de uso; Vantagens e desvantagens; Um exemplo prático completo com explicação do código. O que é Scraping Python? Scraping é o processo de coletar informações de sites automaticamente . No caso de scraping com Python , usamos bibliotecas específicas para simular a navegação, capturar conteúdo de páginas e transformar em dados utilizáveis. Casos de Uso de Scraping com Python Monitoramento de preços em e-commerces; Coleta de dados para análise de mercado; Extração de informações de sites de notícias; Agregadores de conteúdo (como buscadores de promoções); Atualização automática de bancos de dados com dados públicos; Extração de dados para uso em ETLs ; Vantagens do Scraping com Python Python tem diversas bibliotecas poderosas  pra scraping; Código simples e legível, ideal pra quem está começando; Automação de tarefas repetitivas e coleta de dados em larga escala; Integração fácil com bibliotecas de data science, como pandas e matplotlib. Desvantagens Sites com proteção (como Cloudflare ou captchas) dificultam o scraping; Mudanças na estrutura do site quebram o código; Legalidade: nem todo site permite scraping (veja o robots.txt); Pode ser bloqueado por excesso de requisições. Exemplo Prático Completo de Scraping com Python Vamos usar as bibliotecas requests e BeautifulSoup para extrair dados do site Books to Scrape , um site criado justamente para treinar scraping. Instale as bibliotecas pip install requests beautifulsoup4 Agora, vamos desenvolver o código Resultado da execução Título: A Light in the Attic Preço: £51.77 Disponibilidade: In stock --- Título: Tipping the Velvet Preço: £53.74 Disponibilidade: In stock --- Título: Soumission Preço: £50.10 Disponibilidade: In stock --- Título: Sharp Objects Preço: £47.82 Disponibilidade: In stock --- Título: Sapiens: A Brief History of Humankind Preço: £54.23 Disponibilidade: In stock --- Entendo o código fonte Entendendo a função - requests.get(url) O que essa linha faz? response = requests.get(url) Ela envia uma requisição HTTP do tipo GET  para a URL informada, ou seja, ela acessa o site  como se fosse um navegador pedindo o conteúdo da página. Se a URL for: url = "http://books.toscrape.com/" Então requests.get(url)  vai fazer a mesma coisa que você digitar esse endereço no seu navegador e apertar "Enter". O que é o requests? O requests é uma biblioteca super popular no Python pra lidar com requisições HTTP (GET, POST, PUT, DELETE...). Ela é tipo o "correio" do seu código: você manda uma carta (a requisição) e espera a resposta (o conteúdo do site). O que vem dentro de response? O objeto response traz várias informações importantes sobre a resposta da página. Algumas que a gente usa bastante: response.status_code → mostra o código de status HTTP  (200, 404, 500...); 200 = Sucesso ✨ 404 = Página não encontrada ❌ response.text → o HTML completo da página  (em formato string); response.content → igual ao text, mas em bytes (útil pra imagens, PDFs etc.); response.headers → os headers  HTTP que o servidor enviou (dá pra ver tipo o tipo de conteúdo, encoding etc.). Dica de ouro: Sempre teste o status_code antes de seguir com o scraping, tipo: if response.status_code == 200: # Tudo certo, bora continuar else: print("Erro ao acessar a página") Assim seu código não quebra se o site estiver fora do ar ou mudar o caminho. Entendendo a função - BeautifulSoup() O que essa linha faz? soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') O BeautifulSoup  é uma ferramenta de parsing HTML  (ou seja, de “entender” o HTML). Ele transforma aquele texto enorme que vem do site  em um objeto navegável , onde você pode buscar tags, atributos, classes, textos... tudo de forma simples. response.text: é o HTML da página , que veio da requisição com requests.get(). 'html.parser' : é o parser  usado, ou seja, o motor que vai interpretar esse HTML. Existem outros parsers como 'lxml' ou 'html5lib', mas o 'html.parser' já vem com o Python e funciona bem na maioria dos casos. O que a variável soup vira? Ela vira um objeto BeautifulSoup . Esse objeto representa toda a estrutura da página, e aí você pode usar métodos como: .find() → pega o primeiro elemento que corresponde ao que você procura. .find_all() → pega todos  os elementos que batem com o filtro. .select() → busca usando seletores CSS  (como .classe, #id, tag tag). .text ou .get_text() → extrai só o texto do elemento, sem tags HTML. 🔍 Exemplo visual: html = "Oi!" soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') print(soup.h1) # Oi! print(soup.h1.text) # Oi! Em contexto com scraping: response = requests.get(" http://books.toscrape.com/") soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # Agora dá pra buscar qualquer tag: title_tag = soup.find('title') print(title_tag.text) # Vai imprimir o título da página Entendendo a função - soup.find_all() O que essa linha faz? books = soup.find_all('article', class_='product_pod') Ela busca todos os elementos HTML  que representam livros na página, usando como base a tag HTML article  e a classe CSS product_pod . No site Books to Scrape, cada livro é exibido dentro de uma estrutura mais ou menos assim: < article class=" product_pod "> £51.77 In stock Ou seja, essa linha está dizendo: “Ei, BeautifulSoup, pega pra mim todos os elementos article que tenham a classe product_pod, e me devolve em uma lista chamada books.” Que tipo de dado ela retorna? books será uma lista de objetos BeautifulSoup , cada um representando um livro. Aí a gente pode percorrer essa lista com um for, e extrair os dados de cada livro individualmente (como o título, o preço e a disponibilidade). [ ..., ..., ... (20 vezes) ] Entendendo a função - book.find() O que essa linha faz? price = book.find('p', class_='price_color').text O método .find()  é usado para buscar o primeiro elemento HTML  que corresponda ao filtro que você indicar. A estrutura básica é: elemento = objeto_soup.find(nome_da_tag, atributos_opcionais) No nosso caso: book.find('p', class_='price_color') Significa: “Procure dentro do book pela primeira tag  que tenha a classe price_col or .” 🔍 Exemplos com .find(): Pegando o preço: preco = book.find('p', class_='price_color').text # Resultado: "£13.76" Pegando o título: titulo = book.find('h3').a['title'] # O h3 tem uma tag dentro com o atributo "title" Conclusão: Vale a pena usar Scraping com Python? Com certeza! Scraping com Python  é uma habilidade super útil pra qualquer pessoa que trabalha com dados, automação ou simplesmente quer otimizar tarefas repetitivas. Com algumas linhas de código e bibliotecas como requests e BeautifulSoup, você consegue extrair informações valiosas da web de forma rápida e eficiente . Além disso, Python é acessível, tem uma comunidade gigante, e uma tonelada de tutoriais e recursos — ou seja, você nunca tá sozinho nessa jornada. Porém, é importante lembrar: Nem todo site permite scraping  — sempre respeite o robots.txt e os termos de uso; Mudanças na estrutura do HTML podem quebrar seu código — então mantenha seu scraper atualizado; Sites mais complexos (com JavaScript, login etc.) podem exigir ferramentas mais avançadas como Selenium  ou Scra py. Se você está começando agora, esse post foi só o primeiro passo. Daqui pra frente, você pode evoluir pra salvar os dados em planilhas usando Pandas , bancos de dados, integrar com dashboards, ou até criar bots de automação mais complexos. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Quer se tornar um Engenheiro de Dados? Como se tornar um Engenheiro de Dados Introdução A engenharia de dados  é uma das carreiras mais promissoras do mercado de tecnologia. Com a explosão do volume de dados, as empresas precisam de profissionais capazes de coletar, armazenar, processar e transformar dados brutos em informações valiosas. O salário médio de um engenheiro de dados no Brasil  é de R$ 13.392,93 , podendo chegar a R$ 16.453,60 em São Paulo  e ultrapassar R$ 23.000  para profissionais mais experientes ( Salario.com.br ). Se você quer ingressar nessa área e conquistar essas oportunidades, siga estes 6 passos essenciais  para se tornar um engenheiro de dados de sucesso! Compreenda o Mercado de Trabalho e as Perspectivas Salariais O que faz um engenheiro de dados? Constrói pipelines de dados  para coletar, transformar e armazenar informações. Gerencia bancos de dados SQL e NoSQL  para estruturar e organizar informações. Implementa arquiteturas de Big Data  para lidar com grandes volumes de dados. Trabalha com nuvem (AWS, Azure, GCP)  para armazenar e processar dados de forma escalável. Fornece dados confiáveis  para cientistas de dados e analistas. A seguir, veja os salários médios  por região no Brasil: Domine Linguagens de Programação Essenciais A programação é fundamental  para criar pipelines de dados eficientes, automatizar processos e lidar com grandes volumes de informação. Python Possui bibliotecas poderosas  como Pandas, PySpark e Airflow. É amplamente utilizado em ETL, análise de dados e machine learning . Oferece integração fácil com bancos de dados, cloud e Big Data . SQL Essencial para extrair e manipular dados armazenados em bancos relacionais . É usado para transformar e agregar dados  antes da análise. Bancos populares: PostgreSQL, MySQL, SQL Server . Quer aprender mais sobre SQL? Baixe o E-Book gratuito agora! Scala e Java Usados em processamento de dados em larga escala  com Apache Spark. Oferecem melhor desempenho  para cargas de trabalho intensivas. Aprenda Sobre Bancos de Dados e Armazenamento Os dados precisam ser armazenados corretamente  para garantir segurança e acesso eficiente. Bancos Relacionais (SQL) Utilizados quando os dados possuem estrutura fixa  (ex: registros de clientes, vendas). Bancos mais usados: PostgreSQL, MySQL, SQL Server . Bancos NoSQL Projetados para armazenar grandes volumes de dados não estruturados . Ideais para logs, dados de IoT e documentos JSON . Exemplos: MongoDB, Cassandra, DynamoDB . Data Warehouses Criados para armazenar grandes volumes de dados históricos e otimizar consultas analíticas . Ferramentas: Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake . Desenvolva Competências em Big Data Quando os dados crescem, ferramentas comuns não bastam . Você precisará dominar: Apache Spark Processa grandes volumes de dados de forma distribuída . Suporte a Python, Scala e Java . Apache Hadoop Usado para armazenar e processar dados distribuídos . Menos utilizado hoje, mas ainda presente em grandes empresas. Streaming de Dados (Tempo Real) Kafka  – Processamento de eventos e mensagens. Flink  – Processamento contínuo de grandes fluxos de dados. Adquira Conhecimentos em Computação em Nuvem A maioria das empresas processa dados na nuvem , então conhecer plataformas como AWS, Azure e Google Cloud  é essencial. AWS (Amazon Web Services) S3  → Armazenamento escalável. Redshift  → Data warehouse. Glue  → Pipelines ETL serverless. Google Cloud BigQuery  → Consultas ultra-rápidas para Big Data. Microsoft Azure Synapse Analytics  → Solução de análise avançada. Desenvolva Soft Skills Essenciais Além das habilidades técnicas, algumas soft skills  são indispensáveis para um engenheiro de dados: ✅ Resolução de Problemas  – Dados são caóticos, você precisará criar soluções escaláveis. ✅ Comunicação  – Explicar conceitos técnicos para times não técnicos. ✅ Trabalho em Equipe  – Você trabalhará com cientistas de dados, analistas e engenheiros de software. ✅ Gestão de Tempo  – Projetos de dados podem ser longos e complexos. Conclusão A engenharia de dados é um campo essencial e em rápido crescimento , com alta demanda no mercado e salários atrativos. No entanto, se destacar na área exige mais do que apenas conhecimento técnico . Ao seguir esses 6 passos , você estará construindo uma base sólida para sua carreira: ✅ Dominar linguagens de programação  como Python, SQL e Scala para manipulação e processamento de dados. ✅ Compreender bancos de dados  relacionais (SQL) e NoSQL para estruturar e armazenar informações de forma eficiente. ✅ Aprender sobre Big Data  e ferramentas como Apache Spark e Hadoop para processar grandes volumes de dados. ✅ Entender computação em nuvem , utilizando serviços como AWS, Google Cloud e Azure para escalabilidade e segurança. ✅ Desenvolver habilidades interpessoais , como comunicação, trabalho em equipe e resolução de problemas, para atuar de forma eficaz em times multidisciplinares. A prática e o aprendizado contínuo são a chave para o sucesso!  Comece explorando projetos práticos, participe de comunidades, contribua para repositórios open-source e busque certificações relevantes para consolidar seus conhecimentos. Se você quer se aprofundar no universo da engenharia de dados , continue acompanhando nossos conteúdos e se inscreva na nossa newsletter para receber novidades exclusivas! Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Criando ETLs simples com Python ETL de forma simples ETL é a sigla para Extract, Transform, Load  (Extração, Transformação e Carga). Trata-se de um processo fundamental em engenharia de dados, permitindo a coleta de informações de diferentes fontes, sua padronização e armazenamento em um destino adequado, como um banco de dados ou data warehouse. A ideia deste Post é ensinar sobre como criar ETLs de uma forma simples e prática para aqueles que estão em busca de entender os fundamentos. Para isso, iremos criar um exemplo simples, porém bem claro de como criar um ETL em Python. Mais a frente falamos dos detalhes, por enquanto, vamos entender mais a parte teórica. As Três Etapas do ETL Extração (Extract) • Coleta dados de diversas fontes: No mundo Big Data existe infinitas possibilidades de extrair dados para extrair insights. Mas como assim? No fim das contas, o que um Engenheiro de Dados faz é tornar possível que através da coleta de Dados, tomadas de decisões sejam feitas. É claro que ele não faz isso sozinho, existe toda uma pipeline de dados, seja arquitetural ou negocial onde Cientista de Dados e Analista de Dados em conjunto utilizando uma plataforma de Dados, tornam os dados coletados em algo de valor. Mas onde extrair Dados para fazer este ETL ? Internet utilizando algum crawler, arquivos espalhados pelos repositórios da empresa, Banco de Dados, APIs e até o próprio Data Lake, que seria o repositório central de Dados. Transformação (Transform) A transformação deve ser pensada em algo que após acesso aos dados extraídos, você possa enriquece-los, trata-los para evitar duplicação ou remover informações que não sejam necessárias. Carga (Load) Após a extração e tratamento (Transformação) dos Dados, estes devem ser disponibilizados em algum local para que sejam consumidos. O consumo destes dados e decisões que serão tomadas irão agregar valor a todo o trabalho feito anteriormente. Essa carga pode ser feita em um novo arquivo, por exemplo um arquivo CSV, ou em um Banco de Dados, ou no local mais comum em Big Data, em um Data Warehouse . Por que o ETL é Importante? Melhora a qualidade dos dados : Um dos papeis dos ETLs é prover a qualidade dos dados após a extração da origem, ou seja, é totalmente possível aplicar qualquer tratamento na etapa de transformação. Facilita a análise : Os dados ficam isolados do ambiente produtivo gerando uma facilidade de consumo e desempenho. Automatiza processos : É possível automatizar toda a extração, transformação e load em determinadas horas do dia. Isso facilita acesso aos dados sem necessidade de intervenção manual. Elimina altos workloads em bancos transacionais: É comum nas empresas as áreas estratégicas consumirem dados dos bancos de dados de produção, como por exemplo o principal banco da empresa usada na plataforma, para gerar relatórios e dependendo do volume podendo impactar o desempenho do banco de dados pois muitas vezes não é o melhor cenário para a extração de um volume alto de dados. Dessa forma, são criados ETLs para isolar este consumo para um local mais apropriado, como um Data Warehouse. Ferramentas Populares de ETL Talend : Solução open-source com diversos conectores. Apache Nifi : Ideal para fluxos de dados em tempo real. Pentaho Data Integration (PDI) : Muito usado para ETLs complexos. AWS Glue : Serviço gerenciado da Amazon para ETL em nuvem. Google Dataflow : Focado em processamento de dados escalável. Exemplos de ETL com Python A ideia deste exemplo será um passo a passo de como criar um ETL usando Python. Saiba que ETL independe de linguagem de programação, mas é muito comum o uso de Python e SQL por serem linguagens que possuem uma série de vantagens mas que não entraremos nos detalhes neste Post. Para este exemplo iremos extrair os dados de uma API da Internet de um site chamado https://jsonplaceholder.typicode.com/ onde é fornecido uma API que retorna um JSON. Essa API retorna 100 registros fictícios relacionados a Posts onde temos o seguinte exemplo de JSON: { "userId": 1, "id": 4, "title": "eum et est occaecati", "body": "ullam et saepe reiciendis voluptatem adipisci\nsit amet autem assumenda provident rerum culpa\nquis hic commodi nesciunt rem tenetur doloremque ipsam iure\nquis sunt voluptatem rerum illo velit" } Após a extração dos Dados, iremos efetuar um tratamento visando enriquecer mais os dados para que sejam carregados em um arquivo CSV. Finalizando estes passos, teremos um ETL simples e funcional ! Vamos ao código abaixo: Entendendo o ETL Perceba que é um código Python simples dividido em três etapas onde: Começamos importando as biblioteca necessárias como pandas e requests , esta última responsável por chamar a API externa. Já o pandas, temos um tutorial nesse link Análise de Dados usando Pandas: O Guia Completo para Iniciantes . Após a importação das bibliotecas nas 6 e 7, é iniciado a extração dos dados , onde é feito um request na API externa https://jsonplaceholder.typicode.com/posts onde irá retornar 100 registros que serão convertidos em formato JSON. Na linha 10 é criado um Dataframe, para entender mais sobre Dataframes, acesse o link a seguir Criando Schemas com Spark Dataframes usando PySpark . A ideia é usar o poder computacional do Pandas para manter e processar os dados em memória. Na linha 18 a 27, é feito a transformação dos dados , ou seja, renomeamos algumas colunas e normalizamos alguns dados, como por exemplo, o campo Conteudo , onde removemos espaços e quebras de linhas usando Regex. Após o dados transformado, faremos o load , ou seja, carregaremos para um destino que no caso é uma planilha CSV para que seja analisada mais tarde. Conclusão Veja que a principio o termo ETL parece ser algo assustador, mas é algo mais simples do que você imagina. Existem diversas formas de se criar um ETL, usando Python, SQL ou ferramentas de mercado que já fazem toda a parte de automatização. Basta avaliar e escolher a mais adequada para o seu contexto. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana