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Lambda3 Podcast 312 – Engenharia de Dados

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Neste episódio do podcat, os lambdas Ahirton Lopes e Matheus Vidal junto com o convidado Daniel Antonio, Data Warehouse Engineer na Stillfront Group, falam sobre Engenharia de Dados – o que é, onde se insere, qual seu futuro no mercado de trabalho e muito mais.

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Pauta:

  1. O que é Engenharia de Dados?
    1. Academia x Indústria;
    2. Boom e “hype” na área;
    3. Onde Engenharia de Dados pode estar inserida?
    4. Projetos interessantes e exemplos de aplicações em Engenharia de Dados.
  2. Trabalhando e estudando Engenharia de Dados
    1. Quais as principais diferenças quando comparado com desenvolvimento convencional ou até mesmo com outros perfis em dados?
    2. Como normalmente se configura o trabalho de uma pessoa Engenheira de Dados, Especialista em Data Warehouse, Data Lake e outros papéis que lidam com Engenharia de Dados?
    3. Descolamento Academia x Indústria na área. Estamos formando profissionais para atender às demandas em Engenharia de Dados?
  3. Visão sobre os desenvolvimentos recentes na área
  4. O que esperar do mercado e do crescimento da adoção de boas práticas em Engenharia de Dados?
  5. Observabilidade de dados:
    1. Os dados estão atualizados?
    2. Há dados faltantes?
    3. E quando a falta de observabilidade atrapalha o trabalho em Engenharia de Dados?
  6. Ainda haverá espaço para o trabalho da pessoa Engenheira de Dados no futuro?
  7. LGPD e outras leis de proteção aos dados? Como essas novas práticas podem impactar o trabalho em Engenharia de Dados?

Participantes:

Links:

Edição:

Créditos das músicas usadas neste programa:

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205 episódios

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    1. Academia x Indústria;
    2. Boom e “hype” na área;
    3. Onde Engenharia de Dados pode estar inserida?
    4. Projetos interessantes e exemplos de aplicações em Engenharia de Dados.
  2. Trabalhando e estudando Engenharia de Dados
    1. Quais as principais diferenças quando comparado com desenvolvimento convencional ou até mesmo com outros perfis em dados?
    2. Como normalmente se configura o trabalho de uma pessoa Engenheira de Dados, Especialista em Data Warehouse, Data Lake e outros papéis que lidam com Engenharia de Dados?
    3. Descolamento Academia x Indústria na área. Estamos formando profissionais para atender às demandas em Engenharia de Dados?
  3. Visão sobre os desenvolvimentos recentes na área
  4. O que esperar do mercado e do crescimento da adoção de boas práticas em Engenharia de Dados?
  5. Observabilidade de dados:
    1. Os dados estão atualizados?
    2. Há dados faltantes?
    3. E quando a falta de observabilidade atrapalha o trabalho em Engenharia de Dados?
  6. Ainda haverá espaço para o trabalho da pessoa Engenheira de Dados no futuro?
  7. LGPD e outras leis de proteção aos dados? Como essas novas práticas podem impactar o trabalho em Engenharia de Dados?

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