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Engenharia de Dados Pipelines ELT, arquitetura medallion, modelagem dimensional Kimball, dbt Core, Airflow e Streamlit. |
Ciência de Dados Manipulação e análise com Pandas e Polars, visualização com Matplotlib, Seaborn e Plotly e modelagem preditiva com scikit-learn. |
Infraestrutura & Cloud Docker containerização, serviços AWS para dados (armazenamento, processamento e orquestração em nuvem) e deploy de aplicações e bancos na nuvem. |
Pipelines merecem a mesma disciplina de design que sistemas backend: contratos limpos entre camadas, responsabilidade única, tipos que nunca mentem.
A jornada é mais importante que o destino





