Os cursos da Adlas são gratuitos?

Sim. Os cursos são gratuitos, 100% online e com acesso imediato após o cadastro. A emissão do certificado digital é opcional e pode ter taxa.

O certificado serve para horas complementares?

Sim. Os certificados são de cursos livres e podem ser utilizados para horas complementares, atividades extracurriculares, currículo e prova de títulos, conforme as regras da instituição ou órgão responsável.

Como faço para emitir o certificado?

Após concluir o curso e realizar a avaliação online, você poderá solicitar a emissão do certificado digital em formato PDF diretamente na plataforma.

Posso estudar no meu próprio ritmo?

Sim. Os cursos são totalmente online e permitem que você estude no seu ritmo, sem prazo mínimo ou máximo para conclusão.

Curso online grátis de Engenharia de Dados e Plataformas Analytics – MOOP com Certificado

Curso gratuito de Engenharia de Dados e Plataformas Analytics – MOOP, 100% online, com certificado opcional de 10 a 280 horas a partir de R$ 29,90. Indicado para prova de títulos e horas complementares.

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Sobre o curso

Aprenda engenharia de dados, arquitetura de sistemas analíticos, pipelines de ETL e ELT, modelagem dimensional e governança com tecnologias modernas de Big Data para otimizar ecossistemas corporativos de informação.

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Oferecemos apostila gratuita, em PDF, para você fazer download e usar como consulta e estudo para responder a avaliação. Você pode fazer a prova quantas vezes você precisar até obter sua aprovação.

Curso Engenharia de Dados e Plataformas Analytics – MOOP (222 KB)
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CERTIFICADO E AVALIAÇÃO

Responda o questionário quantas vezes precisar e adquira seu certificado agora.
Como solicitar meu certificado

Módulo 1: Fundamentos da Engenharia de Dados

Módulo 2: Ingestão de Dados e Ingestão Batch

Módulo 3: Processamento de Dados em Tempo Real e Streaming

Módulo 4: Tecnologias de Armazenamento e Formatos de Arquivos

Módulo 5: Arquitetura de Data Lakes, Data Warehouses e Lakehouses

Módulo 6: Modelagem de Dados Analíticos

Módulo 7: Motores de Processamento Distribuído com Apache Spark

Módulo 8: Transformação de Dados e Engenharia de Analytics com dbt

Módulo 9: Orquestração de Pipelines de Dados com Apache Airflow

Módulo 10: Qualidade, Governança e Linhagem de Dados

Módulo 11: Segurança de Dados, Acesso e Conformidade

Módulo 12: Arquitetura Multicloud e FinOps para Engenharia de Dados

Módulo 13: CI/CD, DevOps e DataOps para Engenharia de Dados

Módulo 14: Arquiteturas Descentralizadas: Data Mesh e Data Fabric

Módulo 15: Análise de Dados e Consumo por Inteligência de Negócios

Módulo 16: Tendências Emergentes, Integração com IA e Engenharia de Software

Módulo Extra: Conteúdo complementar

Como os alunos avaliaram esse curso

No Review Yet

Base Legal: Os cursos livres são reconhecidos pela Lei nº 9.394/96 e pelo Decreto nº 5.154/04 como uma modalidade de educação profissional, estando autorizados a emitir certificados. Consulte sempre o edital do concurso ou as normas da sua instituição antes de utilizar o certificado. Nossos cursos são cursos livres de educação não formal, que não habilitam para o exercício profissional regulamentado e não substituem formação técnica ou superior.

Perguntas Frequentes

O curso de Engenharia de Dados e Plataformas Analytics – MOOP da Adlas Cursos é reconhecido pelo MEC?

Os cursos da Adlas Cursos são classificados como cursos livres de atualização e qualificação profissional, sendo regulamentados pela Lei nº 9.394/96 e pelo Decreto nº 5.154/04. Eles são amplamente aceitos em todo o território nacional para fins de progressão de carreira, provas de títulos e enriquecimento curricular, embora não possuam a natureza de curso de graduação ou pós-graduação reconhecido pelo MEC.

Como funciona o certificado do curso de Engenharia de Dados e Plataformas Analytics – MOOP da Adlas?

O certificado é emitido digitalmente pela Adlas Cursos logo após a conclusão do curso e a aprovação no sistema de avaliação. Ele é um documento válido em todo o Brasil, contendo nome do curso, nome do aluno, data de inscrição e conclusão. Além da carga hoária e QRCODE para validar. Tudo feito para comprovação de competências em processos seletivos e editais públicos.

Para quem é indicado o curso de Engenharia de Dados e Plataformas Analytics – MOOP

• Desenvolvedores de software que desejam migrar para a área de engenharia de dados
• Analistas de dados e cientistas de dados em busca de aprofundamento técnico em infraestrutura
• Profissionais de TI que buscam especialização em arquiteturas analíticas e Big Data
• Arquitetos de soluções interessados em escalar sistemas de processamento de dados corporativos

Quais são os pré-requisitos para realizar o curso na Adlas?

Não existem pré-requisitos formais para a inscrição, sendo o curso aberto a qualquer interessado ou profissional da área da educação. A plataforma é intuitiva, permitindo que tanto iniciantes quanto profissionais experientes possam acompanhar o conteúdo técnico de forma clara e objetiva.

Curso online grátis de Engenharia de Dados e Plataformas Analytics – MOOP com Certificado

Curso gratuito de Engenharia de Dados e Plataformas Analytics – MOOP, 100% online, com certificado opcional de 10 a 280 horas a partir de R$ 29,90. Indicado para prova de títulos e horas complementares.

Ideal para Prova de Títulos, Horas complementares e melhorar currículo.

Sobre o curso

Público Alvo

O que vou aprender?

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CERTIFICADO E AVALIAÇÃO

Responda o questionário quantas vezes precisar e adquira seu certificado agora.

Como solicitar meu certificado

Módulo 1: Fundamentos da Engenharia de Dados

Aula 1.1: Introdução aos Ecossistemas Analíticos e Sistemas de Dados

Aula 1.2: Diferenças Cruciais Entre Ambientes OLTP e OLAP

Aula 1.3: Evolução dos Mapeamentos de Armazenamento: SQL e NoSQL

Aula 1.4: Princípios de Sistemas Distribuídos e Teorema CAP

Aula 1.5: Ciclo de Vida do Dado e Governança Operacional

Módulo 2: Ingestão de Dados e Ingestão Batch

Aula 2.1: Arquiteturas de Ingestão em Lote e Seus Desafios

Aula 2.2: Padrões de Captura de Dados Alterados via Change Data Capture

Aula 2.3: Ingestão de APIs REST, SOAP e Fontes Externas

Aula 2.4: Transferência Segura de Arquivos Massivos

Aula 2.5: Idempotência e Tratamento de Reprocessamento na Ingestão

Módulo 3: Processamento de Dados em Tempo Real e Streaming

Aula 3.1: Arquiteturas de Streaming e Conceitos de Baixa Latência

Aula 3.2: Ecossistema Apache Kafka: Arquitetura, Tópicos e Partições

Aula 3.3: Processamento por Janelas Temporais: Tumbling, Sliding e Session

Aula 3.4: Gerenciamento de Estado e Tolerância a Falhas em Streaming

Aula 3.5: Padrões de Arquitetura Lambda e Kappa

Módulo 4: Tecnologias de Armazenamento e Formatos de Arquivos

Aula 4.1: Comparativo de Formatos: CSV, JSON, Parquet, ORC e Avro

Aula 4.2: Mecanismos de Armazenamento Colunar vs Orientado a Linha

Aula 4.3: Evolução de Esquemas e Compatibilidade de Dados

Aula 4.4: Estratégias de Compressão de Dados: Snappy, Gzip, Zstd

Aula 4.5: Particionamento e Indexação de Arquivos em Data Lakes

Módulo 5: Arquitetura de Data Lakes, Data Warehouses e Lakehouses

Aula 5.1: Conceitos e Evolução do Data Warehouse Tradicional

Aula 5.2: Arquitetura de Data Lakes e a Camada Medallion

Aula 5.3: A Emergência do Data Lakehouse

Aula 5.4: Tecnologias de Formato de Tabela Aberta: Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi

Aula 5.5: Organização Física das Camadas Bronze, Silver e Gold

Módulo 6: Modelagem de Dados Analíticos

Aula 6.1: Princípios de Modelagem Dimensional de Ralph Kimball

Aula 6.2: Modelagem Enterprise com a Abordagem de Bill Inmon

Aula 6.3: Tabelas de Fatos, Dimensões e Granularidade do Dado

Aula 6.4: Gestão de Dimensões que Mudam Lentamente

Aula 6.5: Introdução à Modelagem Data Vault 2.0

Módulo 7: Motores de Processamento Distribuído com Apache Spark

Aula 7.1: Arquitetura Interna do Apache Spark: Driver, Executors e Cluster Manager

Aula 7.2: Abstrações de Dados: RDDs, DataFrames e Datasets

Aula 7.3: Mecanismos de Otimização: Catalyst Optimizer e Tungsten

Aula 7.4: Gerenciamento de Memória, Shuffling e Reparticionamento

Aula 7.5: Diagnóstico e Ajuste de Desempenho com a Spark UI

Módulo 8: Transformação de Dados e Engenharia de Analytics com dbt

Aula 8.1: O Surgimento da Engenharia de Analytics e o dbt

Aula 8.2: Estruturação de Projetos e Modelagem em SQL Modular

Aula 8.3: Estratégias de Materialização: View, Table, Incremental e Ephemeral

Aula 8.4: Automação de Testes de Dados e Garantia de Qualidade

Aula 8.5: Documentação Dinâmica e Linhagem Automatizada

Módulo 9: Orquestração de Pipelines de Dados com Apache Airflow

Aula 9.1: Arquitetura do Apache Airflow: Webserver, Scheduler, Worker e Metadata DB

Aula 9.2: Construção de Grafos Direcionados Acíclicos em Python

Aula 9.3: Operadores, Sensores e Hook: Integração com Sistemas Externos

Aula 9.4: Gerenciamento de Dependências, Idempotência e Retentativas

Aula 9.5: Boas Práticas, Padrões de Projeto e Escala em Produção

Módulo 10: Qualidade, Governança e Linhagem de Dados

Aula 10.1: Dimensões da Qualidade dos Dados: Exatidão, Completabilidade, Consistência

Aula 10.2: Implementação de Testes Automáticos de Qualidade no Pipeline

Aula 10.3: Catálogos de Dados, Metadados e Rastreamento de Linhagem

Aula 10.4: Gestão de Dados Mestre e Gerenciamento de Dados Sensíveis

Aula 10.5: Observabilidade de Dados: Detecção de Anomalias e Alertas

Módulo 11: Segurança de Dados, Acesso e Conformidade

Aula 11.1: Princípios de Criptografia em Trânsito e em Repouso

Aula 11.2: Modelos de Controle de Acesso: RBAC e ABAC

Aula 11.3: Mascaramento Dinâmico, Anonimização e Pseudonimização

Aula 11.4: Adequação a Regulamentações de Privacidade: LGPD e GDPR

Aula 11.5: Auditoria de Log, Monitoramento de Segurança e Trilha de Acesso

Módulo 12: Arquitetura Multicloud e FinOps para Engenharia de Dados

Aula 12.1: Estratégias de Armazenamento e Computação Multicloud

Aula 12.2: Redução de Custos em Cloud: Instâncias Reservadas, Spot e Auto-scaling

Aula 12.3: Monitoramento FinOps: Alocação de Custos por Tag e Centro de Custo