Pipelines confiáveis: ingestão, transformação, orquestração, qualidade e serving para analytics.
Mapa mental do roadmap
SQL avançadoperformance
SQL avançado e um topico essencial da fase "Fundamentos" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em performance. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Pythonpandas / pyarrow
Python e um topico essencial da fase "Fundamentos" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em pandas / pyarrow. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Modelagem analíticastar schema
Modelagem analítica e um topico essencial da fase "Fundamentos" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em star schema. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Batch vs streamquando cada um
Batch vs stream e um topico essencial da fase "Fundamentos" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em quando cada um. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Object storageS3-compatible
Object storage e um topico essencial da fase "Plataforma" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em S3-compatible. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
WarehouseBigQuery/Snowflake/Redshift
Warehouse e um topico essencial da fase "Plataforma" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em BigQuery/Snowflake/Redshift. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
OrchestratorAirflow/Dagster
Orchestrator e um topico essencial da fase "Plataforma" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em Airflow/Dagster. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
dbttransformações
dbt e um topico essencial da fase "Plataforma" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em transformações. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Testes de dadoscontratos
Testes de dados e um topico essencial da fase "Qualidade" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em contratos. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Lineagerastrear origem
Lineage e um topico essencial da fase "Qualidade" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em rastrear origem. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
SLAs de dadosatraso e completude
SLAs de dados e um topico essencial da fase "Qualidade" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em atraso e completude. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Custoscans e partições
Custo e um topico essencial da fase "Qualidade" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em scans e partições. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Detalhamento por fase
1 Fase 1 - Fundamentos
Objetivo da fase: consolidar o aprendizado pratico de fundamentos.
SQL avançado - performanceessencial
SQL avançado e um topico essencial da fase "Fundamentos" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em performance. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Python - pandas / pyarrowessencial
Python e um topico essencial da fase "Fundamentos" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em pandas / pyarrow. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Modelagem analítica - star schemaessencial
Modelagem analítica e um topico essencial da fase "Fundamentos" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em star schema. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Batch vs stream - quando cada umessencial
Batch vs stream e um topico essencial da fase "Fundamentos" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em quando cada um. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
2 Fase 2 - Plataforma
Objetivo da fase: consolidar o aprendizado pratico de plataforma.
Object storage - S3-compatibleessencial
Object storage e um topico essencial da fase "Plataforma" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em S3-compatible. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Warehouse - BigQuery/Snowflake/Redshiftessencial
Warehouse e um topico essencial da fase "Plataforma" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em BigQuery/Snowflake/Redshift. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Orchestrator - Airflow/Dagsteressencial
Orchestrator e um topico essencial da fase "Plataforma" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em Airflow/Dagster. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
dbt - transformaçõesessencial
dbt e um topico essencial da fase "Plataforma" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em transformações. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
3 Fase 3 - Qualidade
Objetivo da fase: consolidar o aprendizado pratico de qualidade.
Testes de dados - contratosessencial
Testes de dados e um topico essencial da fase "Qualidade" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em contratos. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Lineage - rastrear origemopcional
Lineage e um topico essencial da fase "Qualidade" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em rastrear origem. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
SLAs de dados - atraso e completudeessencial
SLAs de dados e um topico essencial da fase "Qualidade" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em atraso e completude. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Custo - scans e partiçõesessencial
Custo e um topico essencial da fase "Qualidade" do Roadmap Engenharia de Dados, focado em scans e partições. Para dominar este conceito, recomenda-se criar um projeto pratico no GitHub e testar implementacoes reais.
Perguntas frequentes
Quanto tempo leva para concluir o Roadmap Engenharia de Dados?
O tempo estimado e de ~4–8 meses, dependendo da dedicacao diaria e pratica constante.
Por onde comecar do zero absoluto?
Inicie pela Fase 1 pelos nos marcados como essenciais antes de avancar para topicos avancados.
Como usar este roadmap
- Siga as fases na ordem — pular fundamentos cria buracos difíceis de fechar depois.
- Cada nó essencial precisa de um artefato: repo, deploy, checklist marcado ou demo.
- Ajuste o ritmo à sua rotina; a métrica é entrega, não data no calendário.
- Volte aos nós opcionais quando o núcleo estiver sólido.