Trilha • Engenharia de Dados Híbrida (Dados+IA)
TRILHA DA FORMAÇÃO

Engenharia de Dados Híbrida (Dados+IA)

Siga a ordem recomendada (1 → 12). Ao final, os Quick Learnings ficam como opcionais.
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Base de IA (comece aqui)
  1. 1

    Curso de Engenharia de Prompt no ChatGPT

    Fundamento de IA aplicada: prompts, estrutura e RAG como base do “híbrido”.
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Fundação de Dados
  1. 2

    Curso de Fundamentos para Engenharia de Dados

    Contexto: dados, times, big data, pipelines, formatos e cloud.
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  2. 3

    Curso de SQL para Times de Dados

    Base prática para consultas, joins/CTEs e desafios aplicados.
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Core DE (ambiente + linguagem + orquestração)
  1. 4

    Curso de Ambiente Local e Docker para Times de Dados

    Setup e workflow local (terminal, Docker, dev tools) para acelerar os labs.
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  2. 5

    Curso de Python para Engenharia de Dados

    Fundamentos + arquivos, requests, processamento, DB e automações.
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  3. 6

    Curso de Airflow para Times de Dados

    DAGs, operadores, ambiente e desafio final para orquestração.
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  4. 7

    Curso de Spark para Engenharia de Dados

    ETL, Spark SQL, Lakehouse/Delta e boas práticas em distribuído.
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Infra & Cloud (IaC + Azure + Plataforma)
  1. 8

    Curso de Introdução a IaC com Terraform

    IaC na prática: HCL, providers, resources, state e automação.
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  2. 9

    Curso Azure para Engenharia de Dados

    Storage, processamento, ADF, Synapse, AKS e fundamentos cloud.
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  3. 10

    Curso de Plataforma de Dados no Kubernetes

    Helm/ArgoCD, operadores, monitoring/custos e Airflow na plataforma.
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Vetores & RAG (DNA do híbrido)
  1. 11

    Curso de Vector Databases com Qdrant

    Vetores/embeddings, ingestão e casos (imagem/API/RAG).
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  2. 12

    Curso de Parsing, Chunking e Embeddings com Pgvector no Postgres

    Parsing, chunking e vector search no Postgres + automação e agents.
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Opcionais
Faça quando quiser, sem dependência da trilha obrigatória.
★

Quick Learning: CodeRabbit para Revisão de Pull Requests com IA

Acelere reviews e qualidade de PRs com IA no fluxo do time.
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★

Quick Learning: Kafka Connect com Dados do SAP

Integração e ingestão: conectores e fluxo para dados corporativos.
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