A demanda por profissionais preparados para trabalhar com arquitetura de dados moderna cresce à medida que empresas aceleram iniciativas de analytics, governança e inteligência artificial.
No entanto, compreender conceitos teóricos já não é suficiente. O mercado busca profissionais capazes de atuar com tecnologias e arquiteturas utilizadas em ambientes corporativos reais.
Foi nesse contexto que a DataEX participou como parceira da FATEC Jundiaí no Projeto Integrador I do curso de Data Science, promovendo aulas práticas sobre engenharia de dados, analytics e arquitetura moderna em nuvem.
Entre abril e junho, os alunos participaram de encontros técnicos conduzidos pelos profissionais André Rosa, Henrique Bueno e Fernando Barbieri, abordando tecnologias amplamente utilizadas em projetos corporativos de dados.
O que é arquitetura de dados moderna
Arquitetura de dados moderna é o conjunto de práticas, tecnologias e modelos utilizados para organizar, integrar, armazenar e disponibilizar dados de forma escalável e governada.
Empresas que trabalham com analytics avançado precisam lidar com:
- múltiplas fontes de dados
- processamento em larga escala
- governança
- integração cloud
- ambientes preparados para IA
Por isso, conceitos como Lakehouse, pipelines de dados e plataformas analíticas modernas passaram a fazer parte da rotina de times de engenharia e analytics.
Tecnologias abordadas nas aulas práticas
Durante o projeto, os estudantes tiveram contato com ferramentas utilizadas em cenários corporativos modernos.
Power BI para analytics e visualização de dados
O Power BI foi utilizado para demonstrar práticas de modelagem e visualização orientadas à tomada de decisão baseada em dados.
Além da construção de dashboards, os alunos puderam entender conceitos relacionados a consumo analítico e organização de métricas corporativas.
Azure Data Factory e processos ETL
Outro tema abordado foi a utilização do Azure Data Factory em cenários de integração e orquestração de dados.
Os alunos conheceram conceitos relacionados a:
- ETL
- pipelines de dados
- ingestão
- transformação
- automação de processos analíticos
Esses processos são fundamentais em arquiteturas modernas de dados.
Databricks e engenharia de dados
As aulas também apresentaram fundamentos de engenharia de dados utilizando Databricks.
A plataforma é amplamente utilizada em cenários que exigem:
- processamento distribuído
- analytics em larga escala
- integração com Data Lake
- preparação de dados para IA
A escolha da arquitetura depende do contexto e maturidade tecnológica de cada organização.
Arquitetura Lakehouse e estrutura Medallion
Um dos principais tópicos apresentados aos alunos foi a arquitetura Lakehouse em Microsoft Azure utilizando a estrutura Medallion.
Esse modelo organiza os dados em diferentes camadas:
Bronze
Camada responsável pelo armazenamento dos dados brutos.
Silver
Camada de padronização, limpeza e tratamento dos dados.
Gold
Camada voltada para consumo analítico, dashboards e indicadores de negócio.
A arquitetura Lakehouse tem ganhado relevância por combinar características de Data Lake e Data Warehouse em um modelo mais flexível e escalável.
A importância da prática em cursos de Data Science
A aproximação entre mercado e academia ajuda os estudantes a compreender desafios encontrados em projetos reais de analytics e engenharia de dados.
Além da parte técnica, iniciativas como essa ampliam a visão sobre temas como:
- governança de dados
- cloud analytics
- observabilidade
- escalabilidade
- integração multi-cloud
- preparação para IA
No dia 20/06, os alunos realizarão a apresentação final dos projetos desenvolvidos durante o programa.
Conclusão
A evolução das plataformas analíticas exige profissionais preparados para trabalhar com arquitetura de dados moderna, governança e analytics escalável.
A parceria entre DataEX e FATEC Jundiaí reforça a importância da formação prática conectada às tecnologias utilizadas atualmente no mercado.
O desenvolvimento de competências em Power BI, Databricks, ETL, Azure Data Factory e arquitetura Lakehouse contribui para preparar profissionais para ambientes cada vez mais orientados por dados e inteligência aplicada.
