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Engenharia de Dados: O Guia Completo para ingressar na carreira

Engenharia de Dados: O Guia Completo para ingressar na carreira

Não há dúvidas que vivemos em uma era de Big Data, e que o uso desse tipo de informação tem mudado a forma de enxergar e gerenciar negócios. De acordo com pesquisa publicada pela Forbes, 65% das empresas globais planejam aumentar o investimento em análise de dados nos próximos anos. 

Em meio a esse cenário, a Engenharia de Dados tem se tornado uma das peças fundamentais para qualquer companhia que pretende trabalhar com grandes quantidades de informações em suas operações. 

Nesse Guia Completo, você entende tudo sobre esse tema, incluindo o que faz um Engenheiro de Dados, o que esse profissional precisa saber e como se tornar um. Aproveite a leitura!

O que é Engenharia de Dados?

A Engenharia de Dados é a área de estudo responsável por processar e transformar os dados brutos de uma empresa, e a partir daí, disponibilizá-los, garantindo que outros profissionais possam utilizá-los para diferentes finalidades.

A necessidade por esse tipo de processo surge graças à forma como os dados vêm sendo gerados atualmente — em altos volumes, grande velocidade e trás uma variedade de tamanhos, fontes e tipos. Por conta dessa desuniformidade, fica difícil extrair informações ou identificar determinados padrões.

É por meio da Engenharia que será possível processar os dados para manter a consistência e torná-los seguros, úteis e devidamente estruturados. Isso significa que toda a estratégia nesse sentido, incluindo o trabalho de Cientistas e Analistas de Dados vai depender desse fator.

O que faz um Engenheiro de Dados?

O profissional responsável por esse trabalho é o Engenheiro de Dados. É ele que deve saber gerenciar dados, armazená-los de forma correta e disponibilizar para o restante da equipe de forma lógica e compreensível.

Para isso, ele deve dominar conceitos de Big Data e computação em nuvem, e saber como usar linguagens de programação como Java, Python e Scala para o estudo e análise de dados.

Uma das grandes responsabilidades de um Engenheiro de Dados é a criação de Data Pipelines, um conjunto de etapas para realizar o tratamento dessas informações e transformá-las em formatos utilizáveis. Pensando nisso, ele precisa criar ferramentas personalizadas de acordo com os requisitos do negócio e dos demais membros do time de dados. 

engenharia de dados data pipelines
É trabalho do Engenheiro de Dados analisar dados e transformá-los em informações compreensíveis para serem utilizadas pelo time.

Outra tarefa comum que costuma ser responsabilidade desse profissional é a arquitetura de dados para o armazenamento em grande escala. Nesse sentido, há dois tipos de estruturas utilizadas: os Data Warehouses e os Data Lakes. O objetivo é criar ambientes seguros que sejam fontes unificadas de informações na empresa. 

A principal diferença entre ambos é que o Data Lake costuma ser menos complexo, compilando dados de diferentes fontes, sem uma estrutura ou finalidade bem definida. Já o Data Warehouse armazena dados de forma mais estruturada de acordo com um objetivo pré-definido pelo time de dados. 

Além disso, ele precisa estar constantemente fazendo pesquisas sobre formas de aumentar a confiabilidade dos dados, e analisá-los para encontrar padrões e tarefas que podem ser automatizadas.

A partir de todas essas funções, é possível dividir esses profissionais em três categorias

  • Generalista: É mais comum em empresas com menos pessoas no time de dados. São responsáveis por todo o processo, desde a extração dos dados, passando por seu tratamento até a análise.
  • Especializado em banco de dados: Em negócios com grandes equipes de tecnologia, em que o banco de dados é um ponto crucial, o Engenheiro de Dados pode ficar responsável por garantir que esse recurso esteja seguro e disponível aos demais profissionais.
  • Especializado em pipeline: A principal responsabilidade desse profissional é a criação e o gerenciamento de pipelines. Para isso, ele deve conhecer bem as regras do negócio e estar alinhado aos demais profissionais sobre seus objetivos.

Qual a diferença entre Engenharia de Dados e Ciência de Dados?

Quando se fala em dados, é comum que as pessoas confundam Engenharia de Dados com Ciência de Dados por serem dois assuntos muito próximos. Entretanto, há algumas diferenças importantes entre ambos.

Isso porque o Engenheiro de Dados é o responsável pelas etapas de preparação dos dados. Suas habilidades são concentradas em linguagens de programação e construção de sistemas.

Já o foco do Cientista de Dados está em analisar essas informações, e a partir daí, tirar insights e conclusões que possam ser utilizadas para o negócio. Para isso, ele precisa ter domínio de matemática e estatística, além de habilidades analíticas. 

Ou seja, as funções de ambos estão amplamente ligadas, e devem estar em sinergia para que uma estratégia Data-Driven seja implementada da melhor forma. 

Quais as principais ferramentas para um Engenheiro de Dados?

Analisar grandes quantidades de informação nem sempre é uma tarefa simples. Pensando nisso, o Engenheiro de Dados poderá utilizar uma grande variedade de ferramentas para realizar seu trabalho, que servirão para diferentes finalidades.

Como primeiro tópico, podemos citar as linguagens de programação. Elas vão auxiliar o profissional e reunir informações de diferentes fontes e criar formas para organizá-las de forma lógica e compreensível. 

Nesse sentido, cada linguagem tem suas próprias ferramentas e funcionalidades. Entre as mais utilizadas está o Python, especialmente por ser de fácil uso, compatível com algoritmos de alto desempenho e apresentar uma vasta biblioteca de funções. 

Outras opções são o R, que também tem o código aberto e oferece diferentes operações para a organização de dados, o Java, que apresenta escalabilidade nativa, e o Scala, excelente para operar tarefas de Big Data. É desejável que o Engenheiro de Dados domine o Python, e ao menos saiba operar as principais ferramentas das outras linguagens.

engenharia de dados python
Linguagens de programação como o Python são uma das principais ferramentas para a Engenharia de Dados.

Também faz parte das habilidades desse profissional o domínio sobre bancos de dados SQL, e a sua relação com Big Data e Data Lake.

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Prosseguindo, outro conhecimento essencial é a respeito da computação em nuvem, já que a maioria das estruturas de dados é construída na nuvem. Por isso, o profissional deverá saber como utilizar AWS, Azure e Google Cloud Plataform, por exemplo, e analisar os dados ali contidos, estejam eles já estruturados ou não.

Por fim, para lidar com cluster e Big Data, é essencial que um Engenheiro de Dados saiba trabalhar com as principais bibliotecas para essa finalidade, como Hadoop e o Apache Spark.

Onde um Engenheiro de Dados pode trabalhar?

Todo negócio que trabalha seus dados de alguma forma pode precisar de um Engenheiro de Dados para gerenciá-los. Entre os tipos mais comuns, podemos citar empresas de tecnologia, startups e agências multidisciplinares.

Além disso, outra opção para os profissionais da área é trabalhar como autônomo, prestando serviços para empresas ou até mesmo atuar em projetos pontuais, sem necessariamente um vínculo empregatício. 

Quanto ganha um Engenheiro de Dados?

Se você tem interesse em uma carreira como Engenheiro de Dados, saiba que além da alta procura no mercado, esse costuma ser um cargo que oferece excelentes pagamentos na grande maioria das empresas.

De acordo com mais de 780 salários cadastrados no Glassdoor, a média salarial para profissionais da área é de R$ 7.353 mensais. Esse valor costuma variar entre R$ 4.000, para engenheiros iniciantes, e pode ultrapassar R$ 13.000, de acordo com a empresa e o tempo de atuação.

O cenário internacional também é bastante promissor! O site BuiltIn, que monitora os salários dos profissionais dos Estados Unidos, estima que a média salarial no país é de US$ 10.000, e pode chegar a quase o dobro em cargos mais consolidados.

Como se tornar um Engenheiro de Dados?

A carreira na Engenharia de Dados pode ser uma excelente opção para muitos, entretanto, é necessário que você esteja bem preparado para ela. Confira algumas dicas para se tornar um profissional da área!

Esteja familiarizado com a Ciência de Dados

O primeiro tópico que você deve dominar antes de se especializar na área é a Ciência de Dados (ou Data Science) em geral. Isso inclui entender o que são dados em sua essência, como eles são captados e de que forma podem ser manipulados. 

Confira no vídeo abaixo uma introdução ao tema, feita pelo professor Fernando Wittmann!

Como funciona a área de Ciência de Dados?

Saiba fundamentos de matemática, lógica e cálculo

Como qualquer disciplina exata, a Engenharia de Dados exige conhecimentos relacionados à matemática, especialmente com relação a algorítmo, raciocínio lógico e estatística. Portanto, para que você se desenvolva como profissional, pode ser importante estudar esses assuntos.

Domine assuntos relacionados a programação

O Engenheiro de Dados é muitas vezes chamado de “desenvolvedor com foco em dados”, já que muitas das atividades desse profissional são feitas por meio de linguagens de programação. Por isso, é imprescindível que se tenha um bom domínio dessas ferramentas.

Como já mencionamos, Python, Java e Scala são as linguagens mais utilizadas, pois são as que oferecem maiores possibilidades com relação a dados, e as mais difundidas nesse mercado.

Além disso, um bom Engenheiro de Dados precisa saber utilizar bancos de dados, sejam eles relacionais, como SQL e Oracle, ou não-relacionais, como Cassandra, Apache HBase e MongoDB. Por fim, vale o estudo sobre Machine Learning e Computação Distribuída.

Estude sobre Storytelling

Você já ouviu falar em Data Storytelling? Esse é um campo de estudo que busca estudar os dados em busca de narrativas, uma vez que isoladamente, essas informações não são tão reveladoras. 

Por isso, para quem quer atuar como Engenheiro de Dados, é desejável estudar técnicas de Storytelling que possam auxiliar na obtenção de insights, bem como para debater narrativas com os demais membros da equipe, visando soluções para o negócio.

Treine com exercícios 

Como você pode observar, a parte teórica da Engenharia de Dados envolve muitos tópicos, e uma das maneiras de fixá-los e entender melhor sua lógica é por meio da prática. Por essa razão, procure fazer exercícios que desafiem seu raciocínio lógico e habilidades de programação e manipulação de dados.

exercícios de engenharia de dados
Além de aprender Engenharia de Dados na teoria, é essencial que você estude o assunto na prática com exercícios.

Além de ajudar no seu desenvolvimento, essas tarefas são essenciais para as suas experiências profissionais, e podem ajudá-lo a construir um portfólio e até mesmo para realizar projetos mais complexos futuramente.

Faça um curso de Engenharia de Dados

Por fim, a melhor forma de aprender tudo sobre Engenharia de Dados é por meio de um curso. Dessa maneira, você tem acesso a todos os principais assuntos de forma didática, com materiais para estudo e com exercícios. 

O Curso Intensivo de Engenharia de Dados da Awari é direcionado para quem quer se especializar no tema de maneira direta e com foco no que há de mais essencial para aplicar em sua vida profissional, incluindo um projeto prático para colocar os conteúdos em prática.

As aulas são divididas em módulos gravados, que o aluno pode assistir quando e como preferir. Além disso, também há aulas online ao vivo semanais, mediadas por professores especialistas e vivência no mercado de trabalho — uma ótima oportunidade para tirar suas dúvidas e fortalecer o networking.

Você ainda tem direito a agendar mentorias individuais com profissionais de Engenharia de Dados que atuam nas principais empresas do mercado. Nesses encontros, você pode trocar experiências sobre a carreira e receber feedbacks a respeito do seu projeto.

Na plataforma da Awari, o aluno ainda recebe créditos para personalizar sua jornada de aprendizado de acordo com seus objetivos. É possível utilizá-los tanto para agendar novas sessões de mentorias quanto para se inscrever em turmas ao vivo.

Confira alguns dos conteúdos do curso:

  • Fundamentos de Engenharia de Dados
  • Big data e pipeline de dados
  • Linguagens de programação e SQL
  • Bancos de dados
  • Data warehouses e data lakes
  • Cluster computing
  • Apache Hadoop e processamento distribuído
  • Sistema de arquivos HDFS
  • Data processing, messaging e schedule
  • Infrastructure as Code (IaC)
  • Governança, compliance, encryption e privacidade 
  • Testes unitários, de integração e funcionais
  • Dashboards e visualização de dados
  • Machine Learning Ops

Conheça a Awari

Pensando em quem quer dar o próximo passo em sua carreira profissional, a Awari oferece uma plataforma completa com cursos com aulas ao vivo, mentorias e suporte de carreira. 
O curso de Engenharia de Dados faz parte da Trilha de Ciência de Dados, juntamente com formações em Data Science, Data Analytics e Machine Learning. Clique aqui para saber mais!

Escrito por

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