Engenharia de dados inteligente: pipelines SQL, Spark, Kafka e GenAI

As organizações modernas exigem pipelines de dados que façam mais do que apenas mover dados. Elas precisam processá-los em tempo real e enriquecê-los usando inteligência artificial. Entender como conectar ferramentas tradicionais de engenharia de dados com IA generativa é agora uma habilidade crítica para aspirantes a profissionais de dados. Você lerá explicações abrangentes, estudará trechos de código limpos e concluirá exercícios escritos para entender como ingerir, transformar e enriquecer dados em escala.Este curso baseado em texto orienta você desde os fundamentos da engenharia de dados até a construção de pipelines inteligentes. O que você vai aprender: * Entenda conceitos fundamentais de engenharia de dados, arquiteturas de pipeline e operações SQL relacionais. * Processe conjuntos de dados em grande escala de forma eficiente usando as APIs estruturadas e as otimizações modernas de dataframe do Spark. * Transmita dados de eventos em tempo real continuamente com configurações de tópicos Kafka e padrões de consumidor. * Integre modelos de IA generativos e bancos de dados vetoriais em pipelines de dados para enriquecimento inteligente de dados. * Aplicar práticas de observabilidade e monitoramento de pipeline para garantir a qualidade dos dados e a confiabilidade do sistema. O curso começa com definições básicas e fundamentos de SQL antes de passar para o processamento distribuído com o Spark e streaming em tempo real com o Kafka.Finalmente, você explorará como incorporar fluxos de trabalho de IA modernos, como geração aumentada por recuperação (RAG) e armazenamento vetorial, em seus projetos de pipeline. Projetado para iniciantes ansiosos para entrar no espaço de engenharia de dados, este curso não requer experiência prévia em pipeline, embora uma familiaridade básica com conceitos de programação seja útil. Comece a ler hoje para construir a base para sistemas de dados modernos e orientados por IA.