Oferta Válida até 28/02/2026 às 23h59 –
Curso online
Fundamentos de engenharia de dados
Quem ainda atualiza planilhas e roda scripts manualmente, ficou para trás.
Este é o curso que ensina você a colocar seus dados, análises e modelos em produção.
Você vai aprender, na prática, a construir pipelines automatizados que coletam, transformam, armazenam e entregam dados prontos para decisão — de forma reprodutível, escalável e organizada.
Com Python, SQL e Airflow, você aprenderá a transformar seu notebook em um sistema de dados que roda sozinho, todos os dias, sem depender de planilhas ou execuções manuais.
O resultado? Um profissional capaz de construir a infraestrutura que faz a análise moderna acontecer — da coleta à entrega, do insight à automação.
Curso online
Fundamentos de engenharia de dados
Quem ainda atualiza planilhas e roda scripts manualmente, ficou para trás.
Este é o curso que ensina você a colocar seus dados, análises e modelos em produção.
Você vai aprender, na prática, a construir pipelines automatizados que coletam, transformam, armazenam e entregam dados prontos para decisão — de forma reprodutível, escalável e organizada.
Com Python, SQL e Airflow, você aprenderá a transformar seu notebook em um sistema de dados que roda sozinho, todos os dias, sem depender de planilhas ou execuções manuais.
O resultado? Um profissional capaz de construir a infraestrutura que faz a análise moderna acontecer — da coleta à entrega, do insight à automação.
O que você será capaz de fazer
Em qualquer nova área do conhecimento que você for desbravar é importante conhecer as bases, os fundamentos. Este curso te fornecerá o conteúdo necessário para que você entenda e inicie o processo de aplicação de ciência de dados em seu dia-a-dia.
Quais ferramentas eu usarei
Pré-requisitos deste curso
- Noções básicas de Python e SQL — o suficiente para entender scripts e consultas simples.
- Familiaridade com análise de dados ou ciência de dados em ferramentas como planilhas, notebooks ou dashboards.
- Vontade de aprender a automatizar e escalar o que hoje é feito manualmente.
- Instalações de programas e bibliotecas necessárias serão feitas ao longo do Curso.
Como estudar o curso
Este curso foi criado para profissionais que já dominam a análise de dados e querem dar o próximo passo: colocar seus modelos e relatórios em produção.
Você vai aprender de forma prática e progressiva, construindo ao longo das aulas um pipeline completo de dados econômicos e financeiros — desde a coleta em APIs públicas até a entrega automatizada em bases prontas para análise.
Cada módulo combina teoria, prática e projeto: você aprende o conceito, vê o código funcionando e aplica imediatamente no seu ambiente.
O curso foi pensado para ser leve e eficiente:
- Estude 1 hora por dia e avance com segurança.
- Conclua o curso em 6 semanas.
- Replique os exemplos diretamente no VS Code Web/Google Colab, sem precisar instalar nada.
- Tire suas dúvidas e receba feedback diretamente no chat exclusivo de alunos da Análise Macro.
Ao final, você terá construído o seu próprio Data Lake Automatizado de Dados Econômicos e Financeiros, que poderá servir de base para dashboards, modelos e análises reais.
Programa do Curso
Módulo 1 – A cabeça de um Engenheiro de Dados
Este módulo abre o curso com a mudança de mentalidade que separa engenheiros de outros profissionais da área de dados. Você entenderá o ciclo de vida da informação — da coleta à entrega — e por que a automação é o pilar da análise moderna.
Aulas:
- Aula 01 - O que é Engenharia de Dados e por que ela é o alicerce da ciência de dados moderna.
- Aula 02 - Do notebook à produção: como transformar análises em sistemas que rodam sozinhos.
- Aula 03 - Arquiteturas de dados: Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse.
- Aula 04 - Como planejar o seu primeiro pipeline de dados.
Projeto:
Criação do esqueleto da Bloomberg aberta: você vai estruturar a base do seu Data Lake Econômico-Financeiro, definindo as camadas raw, silver e gold, e preparando o ambiente (pastas, banco e scripts iniciais) que sustentará toda a coleta e automação de dados ao longo do curso.
Módulo 2 – Modelagem e Estruturação da Informação
Você aprenderá a representar o mundo em dados. Vamos trabalhar com modelagem relacional e dimensional, construindo bases organizadas e consistentes, preparadas para alimentar qualquer tipo de análise.
Aulas:
- Aula 05 - Modelagem de dados: tabelas de fatos e dimensões na prática.
- Aula 06 - Armazenamento eficiente: SQL, CSV e Parquet.
- Aula 07 - Como criar o seu primeiro banco relacional com SQLite ou PostgreSQL.
- Aula 08 - Como estruturar dados para análises e dashboards.
Projeto:
Construção da camada bruta e modelagem do Data Lake.
Você criará o primeiro banco relacional do projeto e modelará tabelas como dim_indicador, dim_fonte e fact_valores.
Ao final, seu sistema estará pronto para receber dados de múltiplas fontes e armazená-los de forma consistente e escalável — o alicerce da sua “Bloomberg pessoal”.
Módulo 3 – Coleta e Integração de Fontes de Dados
Aqui o curso se torna prático. Você vai aprender a integrar diferentes fontes — APIs, arquivos e bancos — e consolidar tudo em pipelines limpos e confiáveis.
Aulas:
- Aula 09 - Ingestão de dados com Python: APIs, requests e logging.
- Aula 10 - Coletando e unindo fontes de dados públicas (econômicas e de mercado).
- Aula 11 - Limpeza e transformação com pandas.
- Aula 12 - Salvando dados prontos para uso em SQL e Parquet.
Projeto:
Primeira coleta de dados da sua Bloomberg aberta.
Você construirá pipelines de ingestão que acessam dados reais de APIs públicas — como Bacen, IBGE, FRED e B3 — e armazenam essas informações em sua camada raw.
Em seguida, aplicará transformações com pandas para consolidar e padronizar os dados na camada silver, deixando tudo pronto para uso analítico.
Módulo 4 – Automação e Orquestração de Pipelines
Você vai transformar seu pipeline em um sistema que funciona por conta própria.
Aprenderá a orquestrar tarefas, criar agendamentos automáticos e lidar com falhas e dependências.
Aulas:
- Aula 13 - Introdução ao Apache Airflow e ao conceito de DAG.
- Aula 14 - Agendamento e monitoramento de pipelines automatizados.
- Aula 15 - Logs, erros e boas práticas de orquestração.
- Aula 16 - Montando um pipeline que roda sozinho, todos os dias.
Projeto:
Pipeline automatizado de atualização diária.
Você criará uma DAG no Apache Airflow que coleta, transforma e armazena os dados de forma automática — atualizando indicadores como PIB, inflação, juros e câmbio todos os dias.
Ao final deste módulo, sua “Bloomberg aberta” será um sistema vivo, com pipelines que rodam e se atualizam sozinhos.
Módulo 5 – Qualidade, Governança e Disponibilização dos Dados
Com o pipeline rodando, é hora de garantir qualidade, rastreabilidade e entrega.
Você vai aprender a testar, documentar e disponibilizar dados para diferentes consumidores: analistas, cientistas e gestores.
Aulas:
- Aula 17 - Testes básicos de integridade e consistência de dados.
- Aula 18 - Versionamento e controle de histórico com Git e GitHub.
- Aula 19 - Como servir dados para dashboards, APIs e modelos.
- Aula 20 - Como estruturar seu portfólio de engenharia de dados.
Projeto:
Servindo dados da sua Bloomberg pessoal.
Você vai criar uma camada gold consolidada, documentar seus pipelines e publicar uma base de dados pronta para consumo — seja por dashboards (Metabase, Power BI, Streamlit) ou APIs simples.
Seu sistema agora fornecerá dados atualizados automaticamente para outros usuários, como se fosse um serviço de dados em tempo real.
Módulo 6 – Projeto Final: O Sistema de Dados em Produção
Chegou a hora de integrar tudo. Você aplicará os conceitos aprendidos para construir um pipeline completo e automatizado — com ingestão, transformação, armazenamento e entrega de dados reais. O contexto será econômico-financeiro, mas a estrutura e as ferramentas poderão ser aplicadas a qualquer área de dados.
Aulas:
- Aula 21 - Revisão do ciclo completo: da coleta à entrega.
- Aula 22 - Como construir o pipeline de ponta a ponta.
- Aula 23 - Como publicar o projeto no GitHub.
- Aula 24 - Apresentando o sistema e seus resultados.
Projeto:
Entrega da sua Bloomberg automatizada.
Você integrará todos os módulos em um pipeline completo e reprodutível, capaz de coletar, processar e entregar dados econômicos e financeiros em tempo real.
O sistema final funcionará como um hub automatizado de dados abertos, atualizado diariamente e pronto para uso em análises, modelos e dashboards — sua prova prática de domínio em Engenharia de Dados.
Materiais utilizados
Conheça o Jobs
A IA de suporte da Análise Macro
Enquanto na maioria das plataformas o suporte ainda é feito por fóruns mortos, FAQs genéricas e grupos que não ajudam, na Análise Macro você estuda com o Jobs — uma IA de verdade, treinada com nosso material exclusivo e preparada para te acompanhar do início ao fim do seu aprendizado.
O Jobs é o seu parceiro de estudos:
- Explica conceitos
- Comenta seus códigos
- Ajuda a destravar raciocínio
- Te orienta no próximo passo
Menos espera.
Menos frustração.
Mais aprendizado real.
O melhor? Funciona 24 horas, 7 dias por semana. Estude no seu tempo, conte com o Jobs para lhe ajudar a qualquer momento.
Certificação
- Carga horária: 30h
- Total de horas em vídeo: 20h
- Número de aulas: 15
Ao final do curso você receberá o certificado da Análise Macro de “Fundamentos de Engenharia de Dados“ – 30 horas.
Este certificado comprova que você domina os fundamentos técnicos e práticos da engenharia de dados moderna — da coleta e modelagem à automação e entrega de sistemas analíticos.
Mais do que um documento, ele representa um portfólio vivo, já que o seu projeto final — o Data Lake Automatizado de Dados Econômicos e Financeiros — poderá ser publicado no GitHub como prova concreta da sua capacidade de construir pipelines reais de dados.
Você sairá deste curso com:
- Certificação reconhecida pela Análise Macro
- Um pipeline completo, reprodutível e documentado.
- Um case prático para incluir no currículo, LinkedIn ou portfólio técnico.
Equipe docente
Vítor Wilher
Vítor Wilher é bacharel e mestre em economia, especialista em dados. É o fundador da Análise Macro, a principal plataforma de análise de dados econômicos e financeiros do país. Ao longo dos últimos 10 anos, ensinou programação e análise de dados para economistas e analistas dos principais bancos, corretoras, gestoras e demais instituições do mercado financeiro. Leitor voraz, compartilha livros e dicas de leitura para seus alunos através das redes sociais e da sua newsletter diária.
Fernando da Silva
(Bacharel em Economia e Cientista de Dados)
Especializado em economia e finanças. Trabalha com modelagem e previsão de séries temporais, análise e visualização de dados e automatização de relatórios e dashboards.
Luiz Henrique
(Cientista de Dados)
Especializado em coleta, tratamento, modelagem e apresentação de dados financeiros e econômicos em R e Python.
Depoimentos dos nossos alunos
Investimento
De R$ 1.997,00 por
R$ 997,00
À vista no PIX ou boleto bancário
Ou em até 10× de R$ 99,70 no cartão de crédito.
- Garantimos seu dinheiro de volta em até 7 dias
Oferta Válida até 08/02/2026 às 23h59h para aproveitar essa oferta!
Fundamentos de engenharia de dados
Esse valor inclui:
- 24 meses de acesso completo à plataforma e aos conteúdos do Curso;
- Carga Horária de 30 Horas;
- Certificado Análise Macro;
- Suporte individual com nossos professores e nossa IA;
comercial@analisemacro.com.br – Rua Visconde de Pirajá, 414, Sala 718
Ipanema, Rio de Janeiro – RJ – CEP: 22410-002
Criação e Suporte Kronos da Kamus
