Fundamentos de DevOps para engenheiros de dados: Git, Docker e CI/CD

A engenharia de dados moderna requer mais do que apenas escrever consultas e scripts SQL; ela exige pipelines confiáveis, automatizados e reprodutíveis. A transição de seus fluxos de trabalho de dados de scripts locais para sistemas de nível de produção requer um entendimento sólido das práticas operacionais. Este curso baseado em texto orienta você através das ferramentas e metodologias essenciais necessárias para preencher a lacuna entre engenharia de dados e DevOps. Ao concluir este curso, você fará a transição de implantações manuais e propensas a erros para pipelines de dados automatizados, em contêineres e controlados por versão que são executados de forma confiável em qualquer ambiente. Você ganhará a confiança para colaborar com equipes de engenharia e manter uma infraestrutura de dados de alta qualidade. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de controle de versão e os fluxos de trabalho do Git para rastrear alterações e colaborar no código de dados. - Crie e configure contêineres Docker para empacotar aplicativos de dados, garantindo a consistência do ambiente entre os sistemas. - Crie pipelines CI / CD automatizados para testar, validar e implantar fluxos de trabalho de dados perfeitamente. - Gerenciar ambientes multi-container usando o Docker Compose para orquestrar pilhas de dados locais. - Aplique práticas modernas de gerenciamento de configuração e ambiente adaptadas para pipelines de dados. Este curso começa com a terminologia básica e conceitos fundamentais antes de avançar para cenários práticos de implantação. Através de explicações claras e fragmentos de código estruturados, você analisará configurações e aprenderá a aplicar esses padrões aos seus próprios projetos. Este curso é projetado para engenheiros de dados iniciantes, analistas de dados e administradores de banco de dados que desejam adotar práticas de desenvolvimento modernas. Não é necessária experiência prévia com Docker ou CI/CD. Comece a criar fluxos de trabalho de dados mais resilientes, automatizados e prontos para produção hoje mesmo.