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João Paulo Santos
Na era digital em constante evolução, a engenharia de dados desempenha um papel cada vez mais crucial para organizações públicas e privadas. O crescimento exponencial dos dados, a gestão eficaz da infraestrutura de dados, a qualidade, integração e transformação dos dados, a escalabilidade e desempenho, bem como a segurança e privacidade dos dados são fatores fundamentais para garantir o sucesso das empresas na atualidade. Neste artigo, exploraremos diversos motivos pelos quais os engenheiros de dados são essenciais para impulsionar o desenvolvimento e a inovação na era da transformação digital.
1. Infraestrutura de Dados: Lidar com o Crescimento Exponencial
Devido ao crescimento exponencial de dados, as organizações precisam gerir infraestruturas complexas de forma eficaz, para tal os engenheiros de dados constroem e mantêm a infraestrutura necessária para lidar com grandes volumes de dados, projetando e otimizando “pipelines” de dados, bases de dados e “data warehouses”, garantindo que os dados são armazenados, processados e recuperados com eficiência.2. Qualidade, Integração e Transformação dos Dados: A Base para Tomadas de Decisão
A obtenção de informações significativas com base nos dados é essencial para as organizações tomarem decisões estratégicas. Os engenheiros de dados são responsáveis por integrar dados de várias fontes e implementar "pipelines" de dados que automatizam processos. Essa abordagem reduz o risco de erros e garante que os dados sejam transformados em formatos utilizáveis, passando por etapas de limpeza, pré-processamento e verificações de qualidade. Além disso, os engenheiros de dados impõem práticas de governança dos dados para garantir um ciclo de vida dos dados consistente.3. Escalabilidade e Desempenho: Preparação para a Era da IoT e Streaming
O processamento de dados em tempo real tornou-se um fator de sucesso para as empresas, devido ao aumento do volume e da velocidade dos dados, assim como o surgimento da "Internet of Things" (IoT), redes sociais e plataformas de streaming. Nesse contexto, os engenheiros de dados desempenham um papel fundamental na implementação de soluções escaláveis capazes de lidar com grandes volumes de dados e cargas de processamento intensas. Eles otimizam fluxos de dados e fazem uso de tecnologias em cloud para garantir alto desempenho e redundância.4. Segurança e Privacidade dos Dados: Proteger o Ativo Mais Valioso
As crescentes preocupações em torno de violações de dados e regulamentos de privacidade, a segurança e privacidade dos dados são questões de extrema importância. Neste contexto, os engenheiros de dados desempenham um papel vital na implementação de medidas de segurança para proteger os dados. Eles projetam arquiteturas de dados seguras, impõem controles de acesso e implementam mecanismos de criptografia para garantir a proteção dos dados em repouso e em trânsito.5. Colaboração com Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning (ML)
Os engenheiros de dados não atuam isoladamente, mas sim em colaboração com outros profissionais, como cientistas de dados e engenheiros de Machine Learning (ML). Esta colaboração é essencial para criar uma infraestrutura de dados que suporte análises avançadas. Ao facilitar o desenvolvimento e a implantação de modelos ML, os engenheiros de dados permitem que as organizações extraiam informações valiosas e forneçam soluções inovadoras orientadas para a Inteligência Artificial (IA).
O Técnico+ Formação Avançada conta com cursos, programas de especialização e ações de formação nas mais diversas áreas, tais como: Engenharia e Ciência Nucleares, Engenharia e Gestão, Engenharia Química, Indústria 4.0, Sustentabilidade, entre outras áreas.
A obtenção de conhecimentos na área da Ciência de Dados constitui uma mais valia, na medida em que promove uma cultura de inovação baseada em otimização, automatização e eficiência. O uso de tecnologias e cloud computing mudaram o paradigma dentro das organizações. Para além de ser possível com estas ferramentas aumentar a produtividade e automatizar processos com os mesmos recursos, o uso destas tecnologias aliado à análise de dados resultam na promoção de um ambiente inovador, envolvido com a Transformação Digital, que acompanha a volatilidade do mercado. Os profissionais que apostam na obtenção destas competências e que estão a par das tendências, estão capazes para endereçar os desafios dos negócios.
O Técnico+ conta com cursos na área da Ciência de Dados e Transformação Digital e desenvolveu um Curso de Especialização, em cloud computing, que tem como objetivo dotar os profissionais de conhecimentos sólidos sobre gestão operacional de dados e e serviços na cloud, através da exploração da plataforma Azure, da Microsoft. O Curso de Especialização em Cloud Data Engineering representa uma oportunidade para obtenção da certificação oficial da Microsoft a partir da realização dos exames (AZ-900 e DP-900). No final deste curso, os formandos obterão competências que representam uma vantagem dentro das organizações, uma vez que serão capazes de responder aos desafios da transformação digital, ao operacionalizar processos, assegurando a redução de custos e aumento da produtividade operacional assim como qualidade dos serviços.
O curso Cloud Data Engineering, destinado a profissionais que tenham interesse em aprofundar os conhecimentos em gestão de dados operacionais e serviços em "cloud", aborda conceitos essenciais de "cloud" e "cloud computing", as ferramentas e recursos do Azure, e a análise de dados com técnicas de consulta SQL (incluindo uma forte componente prática, com muitos exercícios e através dos métodos expositivo e demonstrativo). No final deste curso, os formandos estarão aptos para realizarem os exames oficiais da Microsoft.
Compreenda os aspetos básicos da tecnologia cloud e conheça as suas potencialidades.
Esta pós-graduação em data science destina-se a todos os engenheiros que entendam os fundamentos básicos de linguagens de programação, como o phyton, permitindo-lhes dar os primeiros passos no vasto mundo do data science.
Esta caminhada inicia-se com a aquisição dos conceitos fundamentais na área, as suas práticas essenciais e os seus mecanismos de avaliação mais seguros. Através de um módulo fundamental e quatro módulo avançados em áreas como o deep learning, previsão em séries temporais, análise não-supervisionada e natural language processing, acompanhados de uma forte componente prática, o programa promove uma aprendizagem eficaz e capacitadora para entrar numa nova profissão.
