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ENGENHARIA DE DADOS COM PYTHON & SQL - Edição 2026: Construa Pipelines de Dados Escaláveis em Ambientes Modernos (Data Extreme Brasil Livro 1) (Portuguese Edition)

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  • ENGENHARIA DE DADOS COM PYTHON & SQL - Edição 2026: Construa Pipelines de Dados Escaláveis em Ambientes ModernosEsta edição de 2026 de foi integralmente revisada e estruturada segundo o protocolo de escrita técnica aplicada TECHWRITE 2.3, voltado à escalabilidade, precisão conceitual e aplicabilidade prática em ambientes profissionais, prevendo Resolução de Erros Comuns, Boas Práticas e Resumo Estratégico nos principais tópicos capítulos.Indicado para estudantes e profissionais que buscam domínio prático na construção, automação e operação de pipelines de dados em ambientes corporativos, cloud e distribuídos. O livro apresenta uma abordagem técnica e operacional para engenharia de dados moderna, cobrindo desde ingestão e processamento até consultas SQL escaláveis, orquestração e integração com sistemas analíticos.O conteúdo explora o uso profissional de Python e SQL aplicados a dados, com foco em bibliotecas, frameworks e ferramentas amplamente adotadas no mercado, como pandas, numpy, sqlalchemy, pyspark, dask, Apache Airflow, dbt, além de integração com bancos de dados, data lakes, APIs e plataformas de nuvem como AWS e Google Cloud. São abordados aspectos críticos de performance, versionamento, qualidade de dados, automação, segurança e governança.Você aprenderá:Projetar e operar pipelines de dados confiáveis com Python e SQLEscrever consultas SQL performáticas e escaláveis para ambientes analíticosAutomatizar e orquestrar fluxos de dados com Airflow e ferramentas similaresIntegrar pipelines com data lakes, data warehouses, APIs e sistemas externosAplicar práticas de versionamento, testes, monitoramento e CI/CDOperar pipelines de dados em ambientes cloud e distribuídosGarantir qualidade, rastreabilidade, segurança e governança de dadosAo final, você estará apto a utilizar Python e SQL como ferramentas de engenharia, entregando pipelines de dados robustos, auditáveis e preparados para escala em projetos analíticos e corporativos.

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