Engenharia de Dados: Guia Definitivo

Entenda que apenas em um dia, atualmente, geramos a mesma quantidade de dados produzidos até o ano 2000. Por isso, existe a engenharia de dados ou também conhecida como Big Data. Logo, precisamos lidar com um grande volume de informações para chegar a diversas conclusões. Então o procedimento necessário para tratar e lidar com tudo isso, chamamos de engenharia de dados.

E é sobre isso que vamos falar neste artigo, tratando de cada detalhe importante sobre o assunto de fluxo de dados. Você está preparado para saber, o que é, para que serve e a profissão de engenheiro de dados? Vamos lá.

O que é engenharia de dados?

O termo surgiu em 1997, quando os computadores e a análise de dados passou a ter mais ênfase na vida das pessoas, seja doméstica ou profissional. Essa engenharia também é chamada de Big Data (grande quantidade de dados), que se tornou sinônimo do termo.

Resumindo, Big Data é:

Ramo ou ciência que estuda e trata de grande quantidade de dados (data), com algum objetivo específico. Normalmente, utilizado comercialmente para definir o comportamento do usuário, gerando, assim, tomada de decisões inteligentes. Como exemplo prático, podemos observar: o Facebook analisando dados e atividades do usuários em um único dia, registrando cada evento. O Whatsapp analisando todas as mensagens, horários e conteúdo de determinada região do país.

E o que quer dizer Databricks?

São plataformas unificadas criadas para gerenciar e analisar grande quantidade de dados. São sistemas que utilizando até mesmo inteligência artificial para fazer uma leitura mais profunda e precisa de bloco de dados. Podemos citar o Azure Databricks da Microsoft como exemplo.

Assim, estamos a evoluir a cada dia na questão de ferramentas e gerenciamento de grande quantidade de dados. Isso pode ter um viés positivo em busca de melhorar a sociedade.

Afinal, o que um engenheiro de dados faz?

Imagine você dono de uma empresa digital, que possui milhares de clientes cadastrados em um CRM ou ERP. Como lidar com as ações de toda essa gente e tomar decisões sábias? Aí que aparece o Engenheiro de Dados, pois é ele que vai tratar de todo esse volume de comportamentos registrados e, por meio de gráficos e outros, apresentará ao executivo as melhores soluções. Sempre baseando-se em dados.

Então, não precisamos falar que essa é a profissão do futuro e que é um mercado profissional em ascensão, já que o novo petróleo hoje em dia, são os dados valiosos devidamente tratados.

Principais fundamentos da Engenharia de Dados

Os procedimentos para tratar dados e tomar decisões são os principais fundamentos da engenharia de dados e podemos observar isso no dia-a-dia da profissão.

• Lidar com Pipelines
• Saber Python
• Armazenamento de dados ou Banco de Dados
• Modelagem ou Apresentação de Dados
• Saber tomar decisões com base em dados

O que são pipelines de dados?

Todas as etapas necessárias para tratar de grande volume de dados vindos de diferentes fontes (sites, aplicativos, monitoradores, conexões), de comportamento de usuário ou não, chamamos de pipeline. Organizar, filtrar e disponibilizar esse dados para uma consulta inteligente é a alma de um pipeline.

Onde armazenar tanta informação?

Aqui entra o ramo dos bancos de dados relacionais ou não relacionais. São as formas que esse grande volume de dados é armazenado brutamente, para um correto pipeline e depois uma consulta inteligente (inteligência de negócios). Técnicas aqui tentam gastar o menos recursos possíveis com um armazenamento mais rápido e preciso.

Modelagem dos dados

Criar padrões de dados para depois inserir em um banco de dados único, e a análise de dados inteligente, é o ponto central da modelagem. Traduzir tudo isso em gráficos para apresentar em uma reunião mostra que o engenheiro de dados fez uma modelagem correta.

A relação com o DevOps

Coletar, armazenar, tratar e apresentar grande quantidade de dados não é tarefa simples! E é aíq ue entra a função de DevOps, que é atrelada ao engenheiro de dados avançado normalmente. Facilitando a integração de tudo por meio de uma rede, API ou conexão, para grande disponibilidade de uma empresa.

A linguagem de programação Python é relevante?

A alma gêmea da análise de dados, criação de banco de dados e outros: é a linguagem Python. Pois ela é facilmente manipulável e possui bibliotecas completas e poderosas para lidar com grande quantidade de dados e processamento ligeiro. Por isso, caso você pretenda ser um bom engenheiro de dados, diga olá para Python em sua vida.

Como se tornar um engenheiro de dados qualificado?

Veja o vídeo abaixo e tire suas dúvidas.

Conclusão sobre o assunto

Dessa forma, podemos concluir que a engenharia de dados tem grande repercussão em nossas vidas, não há dúvidas que ela é de suma importância para a tomada de decisões pessoais e principalmente empresariais. E sim, uma das profissões mais crescentes e promissoras da atualidade. O que está esperando, bora fazer o curso de Engenharia de Dados?

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Questionamentos frequentes

Deixamos aqui algumas perguntas importantes e repetitivas em relação ao assunto da engenharia abordado.

Faculdade de Engenharia de Dados é boa?

Sim, é uma das profissões mais promissoras da atualidade e mais bem remunerada. Carreira importante, de grande valor e com os melhores salários.

Pós em Engenharia de Dados vale a pena?

Sim, principalmente se você trata de grande quantidade de dados ou quer ter um plus na carreira, pois as empresas estão precisando muito desse tipo de profissional.

Qual o salário de um engenheiro de dados?

Salário varia de 6 mil reais até 50 mil reais, dependendo da responsabilidade e porte da empresa escolhida. Também, o nível de experiência do profissional de dados.

Como migrar para a área de dados?

Você pode procurar especializações na área ou fazer o curso de engenharia de dados, como por exemplo, na PUC ou na USP. Basta pesquisar essas instituições e se profissionalizar. Existe a opção de EAD.

Como se tornar um especialista em dados?

Você primeiro deve aprender a lidar com grande volume de dados, dominar Python e Pipelines. Isso pode ser feito por meio de uma especialização (pós graduação) em engenharia de dados.

Referências consultadas e importantes

Veja algumas das fontes requeridas e consultadas para a construção do artigo.

• Big Data. Como Extrair Volume, Variedade, Velocidade e Valor da Avalanche de Informação Cotidiana
• Experiência real com Engenharia de Dados pelo autor do artigo.
• Plataforma de Compartilhamento e Análise de Dados
• Amazon AWS
• Intel Sobre Big Data

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