Se eu tivesse que organizar um curso de engenharia de dados, organizaria os tópicos na seguinte sequência lógica:

  1. Fundamentos de Dados
  2. Conceitos básicos de dados
  3. Tipos de dados

  4. Estruturas de dados

  5. Modelagem de Dados

  6. Modelagem conceitual
  7. Modelagem lógica
  8. Modelagem física

  9. Diagramas ER (Entidade-Relacionamento)

  10. Bancos de Dados

  11. Bancos de dados relacionais
  12. SQL
  13. Bancos de dados NoSQL

  14. Otimização e indexação

  15. Processamento de Dados

  16. ETL (Extração, Transformação e Carga)
  17. Data pipelines

  18. Processamento em lote e em tempo real

  19. Armazenamento de Dados

  20. Data Warehouses
  21. Data Lakes

  22. Data Lakehouses

  23. Big Data

  24. Tecnologias de big data (ex: Hadoop, Spark)

  25. Processamento distribuído

  26. Qualidade e Governança de Dados

  27. Limpeza e validação de dados
  28. Metadados

  29. Segurança e privacidade de dados

  30. Análise e Visualização de Dados

  31. Ferramentas de BI (Business Intelligence)

  32. Dashboards e relatórios

  33. Arquitetura de Dados

  34. Desenho de sistemas de dados escaláveis

  35. Integração de diferentes fontes de dados

  36. Tecnologias e Ferramentas Avançadas

    • Computação em nuvem para engenharia de dados
    • Aprendizado de máquina para engenharia de dados
    • Streaming de dados

Esta sequência permite uma progressão lógica, começando com os fundamentos e avançando para tópicos mais complexos e especializados[1][2][3]. Ela aborda os principais aspectos da engenharia de dados, desde a compreensão básica dos tipos e estruturas de dados até a implementação de arquiteturas de dados avançadas e o uso de tecnologias de ponta[4].

A ordem proposta permite que os estudantes construam uma base sólida antes de mergulhar em conceitos mais avançados. Por exemplo, entender tipos e estruturas de dados é crucial antes de abordar a modelagem de dados, que por sua vez é essencial para compreender bancos de dados e assim por diante[1][3].

Além disso, esta estrutura também reflete o fluxo típico de dados em muitas organizações: desde a coleta e armazenamento inicial até o processamento, análise e, finalmente, a tomada de decisões baseadas em dados[2][4].

Citations: [1] https://www.datacamp.com/pt/blog/how-to-become-a-data-engineer [2] https://blog.dsacademy.com.br/sequencia-de-cursos-na-data_science_academy/ [3] https://blog.dsacademy.com.br/trilha-de-aprendizagem-da-formacao-engenheiro-de-dados/ [4] https://vemprapuc.pucminas.br/engenharia-de-dados-2609 [5] https://www.podacademy.com.br/engenharia-de-dados [6] https://tecnicomais.pt/courses/engenharia-da-ciencia-de-dados/ [7] https://engenhariadedadosacademy.com [8] https://awari.com.br/curso-completo-de-engenharia-de-dados-2/