Engenharia de Dados Roadmap 2026: Do Zero ao Emprego

Você quer entrar em Engenharia de Dados, mas abre uma vaga no LinkedIn e parece que pedem tudo ao mesmo tempo: Python, SQL, Spark, Airflow, AWS, Kafka, dbt, Docker, Terraform, “experiência com pipelines em produção” e ainda inglês avançado. A sensação é que todo mundo já está anos na sua frente, e você nem sabe se começa por banco de dados, programação ou cloud.

A boa notícia: dá para organizar isso em um caminho claro. Você não precisa aprender 30 ferramentas aleatórias. Você precisa entender o que uma pessoa de Engenharia de Dados realmente faz, dominar os fundamentos certos, montar projetos que pareçam trabalho real e contar essa história bem no currículo e nas entrevistas.

Neste roadmap 2026, vou te guiar do zero até um nível competitivo para buscar sua primeira vaga de Engenharia de Dados, seja como júnior, analista de dados com foco em engenharia, analytics engineer, estagiário ou trainee.

O que faz uma pessoa de Engenharia de Dados em 2026#

Engenharia de Dados é a área que cria e mantém os sistemas que levam dados de um lugar para outro, com qualidade, segurança e frequência.

Na prática, você ajuda empresas como Itaú, Nubank, iFood, Stone, Magalu e Globo a responder perguntas com dados confiáveis:

• Quantas transações foram aprovadas hoje?
• Qual cliente tem maior risco de churn?
• Qual campanha trouxe mais vendas?
• Qual pedido atrasou e por quê?
• Quanto a empresa faturou ontem por região?

A pessoa de Engenharia de Dados não fica só fazendo gráfico. Ela constrói a base para que times de BI, Ciência de Dados, Produto, Marketing, Finanças e Risco consigam trabalhar.

Tarefas comuns no dia a dia

Você pode esperar atividades como:

1. Criar pipelines para extrair dados de APIs, bancos e arquivos.
2. Transformar dados brutos em tabelas organizadas.
3. Escrever consultas SQL eficientes.
4. Orquestrar rotinas com Airflow, Dagster ou ferramentas parecidas.
5. Subir dados para um data warehouse como BigQuery, Snowflake, Redshift ou Databricks.
6. Monitorar falhas em cargas.
7. Documentar tabelas e regras de negócio.
8. Melhorar performance e reduzir custo em cloud.
9. Trabalhar com pessoas de negócio para entender necessidades.
10. Criar testes de qualidade de dados.

Ou seja, Engenharia de Dados mistura programação, banco de dados, cloud, arquitetura e comunicação.

Por que Engenharia de Dados continua forte#

Mesmo com IA crescendo, empresas ainda precisam de dados organizados. Na verdade, IA aumentou a importância da área.

Modelos de machine learning, dashboards, automações e agentes internos dependem de dados limpos, atualizados e rastreáveis. Se os dados estiverem bagunçados, a IA só entrega resposta bonita com base errada.

No Brasil, ainda existe demanda em bancos, fintechs, varejo, logística, saúde, educação e mídia. Vagas em empresas como Nubank, Itaú, Stone, iFood, Mercado Livre, PicPay, XP e Globo costumam pedir combinações de SQL, Python, cloud e alguma ferramenta de pipeline.

Salários reais no mercado

Os valores variam por cidade, empresa, senioridade e modelo remoto, mas uma faixa realista em 2026 fica mais ou menos assim:

• Estágio em dados: R$ 1.800 a R$ 3.500
• Júnior em dados: R$ 4.000 a R$ 7.500
• Pleno em Engenharia de Dados: R$ 8.000 a R$ 14.000
• Sênior em Engenharia de Dados: R$ 15k a R$ 25k
• Especialista ou staff em grandes empresas: R$ 25k+
• Vaga remota internacional: $60k a $120k por ano, dependendo do país e experiência

Não é promessa fácil. Mas é uma carreira com boa remuneração para quem constrói base técnica e sabe mostrar resultado.

Roadmap 2026: visão geral#

Antes de entrar ferramenta por ferramenta, pense no caminho em 7 etapas:

1. Fundamentos de dados e lógica.
2. SQL forte.
3. Python para dados e automação.
4. Modelagem de dados e data warehouse.
5. Pipelines e orquestração.
6. Cloud e ferramentas modernas.
7. Projetos, portfólio, currículo e entrevistas.

Você não precisa ser especialista em tudo para conseguir a primeira vaga. Para júnior, geralmente o combo mais forte é:

• SQL bom
• Python básico a intermediário
• Git
• Noções de cloud
• Um orquestrador, como Airflow
• Um projeto bem explicado de ponta a ponta
• Capacidade de aprender e comunicar bem

Agora vamos ao caminho.

Etapa 1: Fundamentos que você não pode pular#

Muita gente tenta começar direto por Spark e cloud, mas tropeça em coisas simples. Se você quer crescer de verdade, comece pela base.

Aprenda lógica e estrutura de dados no nível necessário

Você não precisa virar especialista em algoritmos para Big Tech logo no começo. Mas precisa entender:

• Variáveis
• Condicionais
• Laços
• Funções
• Listas e dicionários
• Arquivos
• Tratamento de erros
• Tipos de dados
• Noções de complexidade, pelo menos o básico

Isso ajuda muito quando você for escrever scripts em Python, tratar JSON de API, fazer validação de dados e resolver bugs.

Entenda formatos de dados

No dia a dia, você vai ver dados em vários formatos:

• CSV
• JSON
• Parquet
• Avro
• ORC
• XML, ainda aparece em empresas mais antigas
• Logs de sistemas
• Tabelas em bancos relacionais

Para começo, foque em CSV, JSON e Parquet. CSV é simples, JSON aparece muito em APIs e Parquet é comum em ambientes de dados por ser eficiente para leitura analítica.

Aprenda Git desde cedo

Git não é opcional. Você precisa saber:

1. Criar repositório.
2. Fazer commit.
3. Criar branch.
4. Abrir pull request.
5. Resolver conflitos simples.
6. Escrever README claro.

Seu GitHub não precisa estar perfeito, mas precisa mostrar que você sabe trabalhar como alguém de tecnologia.

Etapa 2: SQL é o coração da Engenharia de Dados#

Se você só pudesse escolher uma habilidade para começar, escolha SQL.

Empresas contratam gente que resolve problema com SQL. Mesmo em ambientes com Spark, dbt ou BigQuery, a lógica de consulta continua sendo SQL.

O que dominar em SQL

Você precisa praticar até ficar confortável com:

• SELECT, WHERE, ORDER BY
• GROUP BY e HAVING
• JOINs, especialmente INNER, LEFT e FULL
• CTEs com WITH
• Subqueries
• Window functions
• CASE WHEN
• Tratamento de nulos
• Datas e timestamps
• Agregações
• Criação de tabelas
• Índices, noções básicas
• Particionamento, noções básicas
• Otimização de consultas

Window functions são muito importantes. Se você sabe usar ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD e SUM OVER, já se diferencia de muita gente iniciante.

Como praticar SQL do jeito certo

Não fique só fazendo exercícios isolados. Crie perguntas parecidas com negócio real.

Exemplo com iFood:

• Qual restaurante teve maior crescimento de pedidos nos últimos 30 dias?
• Qual cidade tem maior taxa de cancelamento?
• Qual cliente comprou 3 vezes ou mais no mês?
• Qual cupom gerou receita, e qual só trouxe desconto sem retorno?

Exemplo com Nubank:

• Qual percentual de transações foi negado por motivo de risco?
• Qual cliente aumentou gastos mês a mês?
• Qual segmento tem maior inadimplência?
• Qual cohort teve melhor retenção?

Você pode simular bases no PostgreSQL local e responder essas perguntas em SQL. Isso vale muito mais do que copiar query pronta.

Etapa 3: Python para Engenharia de Dados#

Python é a linguagem mais comum para automação e pipelines. Você não precisa escrever código perfeito de software engineer sênior, mas precisa criar scripts claros, testáveis e fáceis de manter.

O que aprender em Python

Foque no que aparece em trabalho real:

• Leitura e escrita de arquivos
• Manipulação de JSON
• Requisições HTTP com requests
• Pandas para tratamento inicial
• Funções bem organizadas
• Ambientes virtuais
• Variáveis de ambiente
• Logs
• Tratamento de exceções
• Testes simples com pytest
• Tipagem básica
• Estrutura de projeto

Um erro comum é passar meses em cursos de Python sem aplicar em dados. Você aprende melhor quando cria mini pipelines.

Projeto simples para treinar Python

Monte um script que:

1. Busca dados de uma API pública.
2. Salva a resposta bruta em JSON.
3. Trata os campos principais.
4. Gera um CSV limpo.
5. Carrega em um banco PostgreSQL.
6. Registra logs de sucesso e erro.

APIs públicas boas para começar:

• Banco Central do Brasil
• IBGE
• Câmara dos Deputados
• OpenWeather
• GitHub API
• Dados abertos do governo

Exemplo de projeto: coletar indicadores econômicos do Banco Central, salvar histórico diário e criar tabelas para análise de inflação, Selic e câmbio.

Isso conversa bem com vagas em bancos e fintechs como Itaú, Nubank, XP e Stone.

Etapa 4: Banco de dados e modelagem#

Engenharia de Dados não é só mover arquivo. Você precisa organizar dados para uso analítico.

OLTP vs OLAP

Guarde essa diferença:

• OLTP: sistemas transacionais, como app de banco, e-commerce, pedido, pagamento.
• OLAP: sistemas analíticos, usados para relatórios, métricas e análises.

Um banco transacional registra o pedido no Magalu. Um data warehouse permite analisar vendas por categoria, região, campanha e período.

Modelagem dimensional

Aprenda conceitos de modelagem dimensional:

• Tabela fato
• Tabela dimensão
• Chave primária
• Chave estrangeira
• Granularidade
• Star schema
• Slowly changing dimensions, pelo menos noção

Exemplo simples para e-commerce:

Tabela fato:

• fato_pedidos
• pedido_id
• cliente_id
• produto_id
• data_id
• valor_total
• quantidade
• desconto

Dimensões:

• dim_cliente
• dim_produto
• dim_data
• dim_loja
• dim_campanha

Esse tipo de modelagem aparece muito em BI, Analytics Engineering e Engenharia de Dados.

Camadas bronze, silver e gold

Muitas empresas usam uma lógica de camadas:

• Bronze: dados brutos, quase sem tratamento.
• Silver: dados limpos, padronizados e com tipos corretos.
• Gold: dados prontos para consumo, métricas e tabelas de negócio.

Você pode usar essa estrutura nos seus projetos. Ela mostra que você pensa como alguém que já entende ambiente profissional.

Etapa 5: Pipelines e orquestração#

Pipeline é uma sequência de etapas que coleta, transforma e entrega dados.

Exemplo:

1. Extrair pedidos de uma API.
2. Salvar dados brutos.
3. Validar campos obrigatórios.
4. Transformar valores e datas.
5. Carregar no data warehouse.
6. Rodar testes de qualidade.
7. Atualizar uma tabela final.
8. Notificar erro se algo falhar.

Airflow ainda vale a pena?

Sim. Em 2026, Airflow ainda aparece muito em vagas. Também existem Dagster, Prefect e orquestradores gerenciados em cloud, mas Airflow segue forte no mercado.

Aprenda:

• DAGs
• Tasks
• Agendamento
• Dependências
• Retries
• Logs
• Variáveis
• Conexões
• Backfill
• Sensores, no básico

Você não precisa montar um Airflow empresarial logo de cara. Mas um projeto local com Docker já chama atenção.

Qualidade de dados

Toda empresa sofre com dado errado. Por isso, qualidade de dados é um diferencial.

Valide coisas como:

• Campo obrigatório veio nulo?
• Data está no formato certo?
• Valor de compra é negativo?
• ID duplicou?
• Quantidade de linhas caiu 90% do nada?
• Categoria veio fora da lista esperada?

Ferramentas como Great Expectations e Soda podem ajudar, mas você também pode começar com testes simples em SQL e Python.

Etapa 6: Cloud para Engenharia de Dados#

Cloud assusta no início porque tem muitos serviços. Respira. Para primeira vaga, você não precisa saber tudo.

Escolha uma cloud principal e aprenda o fluxo básico.

AWS, GCP ou Azure?

As três aparecem no mercado. Minha sugestão prática:

• Se você mira bancos e empresas grandes, AWS é muito comum.
• Se você mira dados e analytics, GCP com BigQuery é muito amigável.
• Se você mira empresas ligadas a Microsoft, Azure aparece bastante.

No Brasil, AWS e GCP aparecem muito em vagas de dados. Nubank usa bastante cultura moderna de dados, iFood e Stone também têm ambientes complexos, e empresas grandes como Itaú podem ter múltiplas clouds e sistemas internos.

Serviços para conhecer

Na AWS:

• S3
• Glue
• Athena
• Redshift
• Lambda
• IAM
• CloudWatch

Na GCP:

• Cloud Storage
• BigQuery
• Cloud Functions
• Dataflow, noção
• Composer, noção
• IAM
• Cloud Logging

Na Azure:

• Data Lake Storage
• Synapse
• Data Factory
• Databricks
• Functions
• Entra ID, antigo Azure AD

Para começar, escolha um caminho. Por exemplo: GCP com Cloud Storage e BigQuery. Suba arquivos Parquet, crie tabelas externas, rode consultas e controle custos.

Cuidado com custo

Cloud pode gerar cobrança se você sair clicando sem entender. Use créditos gratuitos, configure alertas de orçamento e desligue recursos quando terminar.

No portfólio, você pode inclusive mencionar que pensou em custo. Isso é muito bem visto.

Exemplo:

“Criei pipeline batch em Python com carga incremental no BigQuery, particionamento por data e controle de custo por consulta.”

Essa frase já soa muito mais profissional do que “fiz um projeto de dados”.

Etapa 7: Spark, Kafka e ferramentas modernas#

Agora sim entram as ferramentas mais “pesadas”. Só não comece por elas se você ainda não sabe SQL e Python.

Quando aprender Spark

Spark é usado para processar grandes volumes de dados. Você vai ver PySpark em muitas vagas.

Aprenda o básico:

• DataFrames
• Leitura e escrita em Parquet
• select, filter, groupBy, join
• Particionamento
• Noções de shuffle
• UDFs, mas sem exagerar
• Diferença entre Spark e Pandas
• Execução local antes de cloud

Você não precisa ter um cluster gigante. Pode rodar PySpark local com dados menores e explicar que entende o conceito.

Kafka é obrigatório?

Para júnior, nem sempre. Kafka é muito usado em streaming, eventos e sistemas em tempo real.

Aprenda noções:

• Tópico
• Producer
• Consumer
• Partição
• Offset
• Consumer group
• Evento
• Diferença entre batch e streaming

Exemplo real: em uma fintech como Stone, eventos de transações podem ser publicados em tópicos. Um pipeline consome esses eventos para análise antifraude, conciliação ou métricas operacionais.

Se você souber explicar isso de forma simples, já ganha pontos.

dbt e Analytics Engineering

dbt cresceu muito porque organiza transformações SQL com versionamento, testes e documentação.

Ele é muito usado por Analytics Engineers, mas Engenharia de Dados também cruza com ele.

Aprenda:

• Models
• Sources
• Seeds
• Tests
• Docs
• Ref
• Incremental models
• Estrutura de projeto

Um projeto com dbt + BigQuery ou dbt + Postgres pode ser excelente para portfólio.

Roadmap por meses: plano de 6 a 9 meses#

Agora vamos transformar tudo em plano.

Se você estuda de 8 a 12 horas por semana, um caminho realista pode levar 6 a 9 meses. Se você já vem de TI, pode ser mais rápido. Se está saindo do zero absoluto, talvez leve 12 meses.

Mês 1: lógica, Git e SQL básico

Objetivo: ficar confortável com terminal, Git e consultas simples.

Faça:

1. Aprenda comandos básicos de terminal.
2. Crie conta no GitHub.
3. Instale PostgreSQL ou use Docker.
4. Estude SELECT, WHERE, GROUP BY e JOIN.
5. Resolva 50 exercícios de SQL.
6. Crie seu primeiro README explicando estudos.

Resultado esperado: você consegue consultar tabelas e subir código no GitHub.

Mês 2: SQL intermediário e modelagem

Objetivo: pensar em dados de negócio.

Faça:

1. Estude CTEs.
2. Estude window functions.
3. Crie um mini banco de e-commerce.
4. Modele fatos e dimensões.
5. Responda perguntas de negócio.
6. Documente as tabelas.

Resultado esperado: um projeto simples de SQL no GitHub, com consultas e explicação.

Mês 3: Python para dados

Objetivo: automatizar coleta e tratamento.

Faça:

1. Aprenda requests.
2. Leia JSON e CSV.
3. Use Pandas com cuidado, sem depender dele para tudo.
4. Crie funções.
5. Adicione logs.
6. Salve dados no PostgreSQL.

Resultado esperado: pipeline simples de API para banco.

Mês 4: Airflow e Docker

Objetivo: transformar scripts em pipeline agendado.

Faça:

1. Aprenda Docker básico.
2. Rode PostgreSQL em container.
3. Rode Airflow local.
4. Crie uma DAG com 3 a 5 tasks.
5. Configure retries.
6. Registre logs e falhas.

Resultado esperado: pipeline orquestrado localmente.

Mês 5: Cloud e data warehouse

Objetivo: colocar dados em ambiente mais próximo do real.

Faça:

1. Escolha GCP, AWS ou Azure.
2. Crie bucket de armazenamento.
3. Suba arquivos em Parquet.
4. Crie tabelas no BigQuery, Athena ou Redshift.
5. Faça particionamento por data.
6. Calcule custo aproximado das consultas.

Resultado esperado: projeto com cloud e consultas analíticas.

Mês 6: dbt, qualidade e projeto final

Objetivo: montar projeto de portfólio forte.

Faça:

1. Adicione dbt ao projeto.
2. Crie camadas bronze, silver e gold.
3. Adicione testes.
4. Gere documentação.
5. Escreva README como case profissional.
6. Grave um vídeo curto explicando o projeto, se possível.

Resultado esperado: um projeto que você pode enviar para recrutadores.

Meses 7 a 9: especialização e busca ativa

Objetivo: melhorar currículo, aplicar para vagas e treinar entrevistas.

Escolha uma trilha:

• PySpark para big data
• Kafka para streaming
• dbt e analytics engineering
• AWS/GCP mais fundo
• Data quality
• Engenharia de Analytics

Ao mesmo tempo:

1. Ajuste currículo para cada vaga.
2. Melhore LinkedIn.
3. Aplique para 10 a 20 vagas por semana.
4. Peça indicação.
5. Faça entrevistas simuladas.
6. Revise projetos com base no feedback.

Projetos de portfólio que ajudam de verdade#

Portfólio bom não é o mais bonito. É o que mostra raciocínio profissional.

Projeto 1: Pipeline financeiro com dados do Banco Central

Você pode criar um pipeline que coleta Selic, IPCA e câmbio.

Inclua:

• Extração via API
• Armazenamento bruto
• Tratamento em Python
• Carga em PostgreSQL ou BigQuery
• Modelagem em camadas
• Dashboard simples opcional
• Testes de qualidade

Perguntas respondidas:

• Como a Selic mudou nos últimos anos?
• Qual foi a variação mensal do dólar?
• Qual período teve maior inflação acumulada?

Esse projeto conversa com bancos, fintechs e empresas financeiras.

Projeto 2: E-commerce estilo Magalu

Simule dados de pedidos, produtos, clientes e campanhas.

Inclua:

• Modelo dimensional
• Tabela fato de pedidos
• Dimensões de cliente, produto e data
• Transformações com dbt
• Testes de unicidade e nulos
• Consultas de receita, ticket médio e recompra

Perguntas respondidas:

• Qual categoria vende mais?
• Qual campanha trouxe melhor margem?
• Qual região tem maior cancelamento?

Esse projeto é ótimo para vagas em varejo e marketplace.

Projeto 3: Streaming simples de eventos

Se quiser ir além, crie um projeto com Kafka local.

Simule eventos de pedidos ou transações:

• Producer gera eventos.
• Kafka recebe.
• Consumer processa.
• Dados vão para banco.
• Consultas mostram métricas quase em tempo real.

Não precisa complicar. O importante é explicar batch vs streaming e por que a arquitetura faz sentido.

Como montar um currículo para Engenharia de Dados#

Seu currículo precisa passar por dois filtros: ATS e pessoa recrutadora.

ATS é o sistema que lê currículos e procura palavras-chave. Se a vaga pede SQL, Python, Airflow e BigQuery, essas palavras precisam aparecer de forma natural no seu currículo, desde que você realmente tenha usado.

Estrutura simples

Use:

1. Nome e contato.
2. Resumo profissional curto.
3. Habilidades técnicas.
4. Projetos.
5. Experiência profissional.
6. Formação.
7. Certificações, se tiver.

Se você vem de outra área, coloque projetos antes da experiência, principalmente se seus projetos forem mais relevantes para dados.

Exemplo de resumo

“Profissional em transição para Engenharia de Dados, com projetos práticos em SQL, Python, Airflow, PostgreSQL e BigQuery. Experiência criando pipelines batch, modelagem dimensional, camadas bronze/silver/gold e testes de qualidade de dados. Busco oportunidade júnior para construir pipelines confiáveis e apoiar decisões de negócio com dados bem organizados.”

Simples, direto e com palavras-chave.

Como descrever projeto no currículo

Evite:

“Fiz um projeto de dados usando Python.”

Melhor:

“Desenvolvi pipeline batch em Python para extrair dados da API do Banco Central, armazenar dados brutos em JSON, transformar em tabelas analíticas no PostgreSQL e validar qualidade com testes de nulos, duplicidade e consistência de datas.”

Muito melhor, porque mostra ação, ferramenta e resultado.

Como se preparar para entrevistas#

Entrevistas de Engenharia de Dados costumam misturar teoria, prática e conversa sobre projetos.

Perguntas técnicas comuns

Você pode ouvir:

• Explique a diferença entre INNER JOIN e LEFT JOIN.
• O que é uma CTE?
• Como remover duplicados em SQL?
• O que é uma window function?
• Como você trataria falha em uma carga diária?
• O que é particionamento?
• Qual a diferença entre ETL e ELT?
• O que é uma tabela fato?
• Como validar qualidade de dados?
• Quando usar Spark em vez de Pandas?
• O que é idempotência em pipelines?

Não decore resposta robótica. Entenda e explique com exemplos.

Conte seus projetos como história

Use uma estrutura simples:

1. Problema: o que você queria resolver.
2. Dados: de onde vinham.
3. Arquitetura: como organizou.
4. Transformações: o que limpou ou modelou.
5. Qualidade: como validou.
6. Resultado: quais perguntas conseguiu responder.
7. Melhorias futuras: o que faria depois.

Exemplo:

“Criei um pipeline para coletar dados econômicos do Banco Central porque queria simular um caso financeiro. Usei Python para extração, salvei a camada bronze em JSON, tratei dados para silver e criei tabelas gold no PostgreSQL. Também adicionei testes para datas nulas e duplicidade. No final, consegui consultar variação mensal da Selic e inflação acumulada. Se fosse evoluir, colocaria Airflow e BigQuery.”

Isso soa maduro.

Certificações valem a pena?#

Valem, mas não substituem projeto.

Para início, certificações que podem ajudar:

• AWS Cloud Practitioner
• Google Cloud Digital Leader
• Azure Fundamentals AZ-900
• Databricks Lakehouse Fundamentals
• dbt Fundamentals

Depois, quando você já tiver prática:

• AWS Data Engineer Associate
• Google Professional Data Engineer
• Azure Data Engineer Associate

Se estiver com pouco dinheiro, priorize projetos e currículo. Certificação ajuda na triagem, mas entrevista técnica cobra prática.

Erros que atrasam sua entrada na área#

Alguns erros aparecem muito.

1. Querer aprender tudo ao mesmo tempo

Você abre 20 abas e começa SQL, Spark, Kafka, Airflow, Kubernetes, Terraform e Databricks na mesma semana. Resultado: ansiedade e pouca profundidade.

Siga a ordem: SQL, Python, banco, pipeline, cloud, depois ferramentas avançadas.

2. Ter projeto sem explicação

Repositório sem README é oportunidade perdida.

Seu README deve ter:

• Objetivo do projeto
• Arquitetura
• Ferramentas usadas
• Como rodar
• Estrutura de pastas
• Prints ou exemplos de queries
• Aprendizados
• Próximos passos

3. Não praticar entrevista

Saber fazer não é igual a saber explicar. Treine em voz alta.

Explique JOIN, pipeline, particionamento e qualidade de dados como se estivesse falando com uma pessoa do time.

4. Aplicar só para vaga perfeita

Você não precisa esperar cumprir 100% dos requisitos. Se bate 60% a 70%, aplique.

Vagas possíveis:

• Engenheiro de Dados Júnior
• Analista de Dados com SQL e Python
• Analytics Engineer Júnior
• Estágio em Dados
• Trainee de Dados
• BI Developer com foco em pipelines
• Data Operations Analyst

Muita gente entra por uma porta próxima e migra internamente.

O que você precisa saber para a primeira vaga#

Para fechar, aqui está um checklist realista.

Obrigatório para competir bem

• SQL intermediário
• Python básico a intermediário
• Git
• PostgreSQL ou outro banco relacional
• Modelagem dimensional básica
• Pipeline com extração, transformação e carga
• README bem feito
• Noção de cloud
• Boa comunicação

Diferenciais fortes

• Airflow
• dbt
• BigQuery, Redshift ou Snowflake
• Docker
• Testes de qualidade
• PySpark básico
• Inglês para leitura técnica
• Projeto com dados reais

Não precisa no início

• Kubernetes avançado
• Terraform avançado
• Kafka profundo
• Scala
• Machine learning avançado
• Arquitetura complexa de lakehouse
• Certificação cara antes de praticar

Se você focar no essencial, seu avanço fica muito mais rápido.

Seu próximo passo#

Engenharia de Dados parece enorme quando você olha de fora. Mas quando você quebra em etapas, o caminho fica bem mais justo: SQL forte, Python aplicado, banco de dados, pipelines, cloud e projetos que contam uma história clara.

Você não precisa esperar virar especialista para começar a aplicar. Precisa mostrar que sabe aprender, resolver problemas reais e organizar dados com cuidado.

Antes de mandar currículo para vagas em Itaú, Nubank, Stone, iFood, Magalu, Globo ou startups menores, confira se ele está passando pelos filtros certos. Um bom projeto pode não ser visto se o currículo estiver mal formatado ou sem as palavras-chave da vaga.

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