Como se Tornar um Engenheiro de Dados: Um Cronograma de Estudos, Guia Didático, Direto e Sem Enrolação - Um norte
Se você está começando do zero ou pensando em migrar para a área de Engenharia de Dados, provavelmente já se perguntou: por onde eu começo? O que de fato é essencial? Quantas horas preciso estudar para conseguir meu primeiro emprego?
Neste artigo, você vai encontrar um guia prático sem enrolação e com uma estrutura clara. Bora lá!?
O que faz um Engenheiro de Dados?
Engenheiros de Dados são os responsáveis por construir os "encanamentos" que transportam, limpam e organizam dados para que analistas e cientistas possam extrair valor deles. Isso envolve desde a ingestão de dados de diferentes fontes, até o armazenamento e a disponibilização eficiente para consumo.
Em resumo: é a pessoa que garante que os dados certos, limpos e atualizados, estejam no lugar certo, na hora certa.
Quais Tecnologias Estudar? E em Que Ordem?
Uma das maiores dúvidas de quem está começando é: o que estudar? A resposta curta: não tente aprender tudo ao mesmo tempo. Existe uma ordem natural e lógica, e ela importa.
1. Conhecimentos Teóricos(comece por aqui)
| Tema | Descrição rápida | Carga sugerida |
|---|---|---|
| Modelagem de Dados | Entidade-relacionamento (ER), cardinalidade, normalização, modelo dimanesional | 20h |
| Bancos Relacionais (SQL) | Conceitos de tabelas, chaves primárias/estrangeiras, integridade referencial | 10h |
| Bancos NoSQL | Modelos chave-valor, documentos, colunar, grafos. Diferença vs SQL | 10h |
| Armazenamento em Cloud | Conceitos de bucket, partição, data lake, data warehouse, object storage | 10h |
| ETL e ELT | Diferença entre os dois, estágios de extração, transformação e carga | 10h |
| Tipos de Dados + Schema | Tipos primitivos, schema evolutivo, schema-on-read vs schema-on-write | 5h |
| Data Warehouse (DW) | Star schema, snowflake, dimensão fato, OLAP vs OLTP | 10h |
| Conceitos de Pipeline | O que é orquestração, DAGs, dependências, batch vs streaming | 5h |
2. Tecnologias Fundamentais
Essas são as ferramentas que você precisa dominar para entrar na área:
| Tecnologia | Descrição | Carga sugerida |
|---|---|---|
| SQL | absolutamente essencial | 80h |
| Python (com Pandas e NumPy) | linguagem mais usada na área | 100h |
| Cloud (AWS de preferência) | serviços como S3, Lambda, Athena e Glue | 120h |
3. Tecnologias de Alta Prioridade (quando já estiver mais confortável)
| Tecnologia | Descrição | Carga sugerida |
| Spark (PySpark) | processamento de grandes volumes de dados | 150h |
| Airflow | orquestração de pipelines | 80h |
| dbt | transformação de dados analítica e testável | 60h |
| BigQuery | armazém de dados moderno (pode ser outro DW) | 40h |
4. Tecnologias de Média Prioridade
| Tecnologia | Descrição | Carga sugerida |
|---|---|---|
| Kafka | Processamento de eventos e filas distribuídas | 120h |
| Databricks | Plataforma de engenharia e ciência de dados | 120h |
| Cloud Azure | Alternativa à AWS em empresas Microsoft | 100h |
| DW Snowflake | Armazém de dados em nuvem com arquitetura única | 40h |
5. Tecnologias de Baixa Prioridade (nicho menor no mercado brasileiro)
| Tecnologia | Descrição | Carga sugerida |
|---|---|---|
| DW Redshift | Data warehouse da AWS, menos comum no Brasil | 40h |
| Cloud GCP | Nuvem do Google, menos adotada localmente | 80h |
| Terraform (IaC) | Automação de infraestrutura em nuvem | 30h |
| Iceberg | Tabelas versionadas para data lakehouse | 80h |
6. Tecnologias Fundamentais Adicionais
Algumas dessas tecnologias você provavelmente vai aprender de forma natural enquanto estuda as ferramentas principais (como Python, Cloud, Airflow, dbt...).
Ainda assim, vale a pena dedicar um tempo exclusivo para elas, porque são altamente demandadas pelo mercado e fazem parte do dia a dia de qualquer engenheiro de dados em ambientes profissionais.
| Tecnologia | Descrição | Carga sugerida |
| Git e GitHub | versionamento de código | 20h |
| Docker | empacotamento e isolamento de ambientes | 25h |
| CI/CD | deploy automatizado de pipelines | 25h |
| NoSQL | MongoDB ou DynamoDB (fundamentos) | 30h |
7. Tecnologias Complementares (avançado)
Se você chegou até aqui, parabéns — você já está muito à frente da maioria. Essas tecnologias são consideradas mais avançadas, específicas ou utilizadas em nichos do mercado de dados. Nem todo engenheiro de dados precisa dominá-las, mas conhecer algumas pode ser um grande diferencial em empresas mais maduras tecnicamente.
| Tecnologia | Descrição | Carga sugerida |
| Kubernetes | gerenciamento e orquestração de containers | 35h |
| Prometheus e Grafana | monitoramento de métricas e dashboards | 25h |
| Elastic Stack (ELK) | centralização, busca e visualização de logs | 35h |
| Apache Flink | processamento de dados em tempo real | 30h |
| Data Governance | catalogação e rastreamento de dados | 20h |
Além dessas, existem muitas outras ferramentas utilizadas em pipelines, orquestração e integração de dados, como:
- Pentaho Data Integration (PDI) – plataforma de ETL open source ainda usada em muitas empresas legadas
- Apache Hop é o sucessor direto do Pentaho Data Integration (PDI)
- Apache NiFi – automação de fluxo de dados com interface visual
- Talend – solução comercial de integração de dados
- StreamSets, SSIS (SQL Server Integration Services), Luigi, Prefect, entre outras.
Não se preocupe em aprender todas — o mundo dos dados é vasto, e você vai adicionando essas ferramentas conforme os projetos pedirem.
😱 1420 horas de estudo?! Calma, respira…
Fique tranquilo! Ver esse número pode assustar, mas a verdade é que muitas dessas horas se sobrepõem.
Por exemplo: eu sugeri 100h de Python — mas quando você estiver estudando Spark, Airflow ou até dbt, você vai estar automaticamente praticando Python também. Ou seja, você vai estar reforçando sem nem perceber.
Esse cronograma é extenso, eu sei. Estou passando por ele também, e posso te dizer com tranquilidade: ele tem me guiado com clareza, numa sequência lógica que está me fazendo aprender com profundidade e muito mais confiança.
E o melhor: você não precisa cumprir tudo isso para conseguir sua primeira vaga.
Se você cumprir cerca de 70% do passo 1 e 2 (fundamentos e alta prioridade) e 50% do passo 3, com ênfase especial em Spark, é bem provável que já esteja apto a uma vaga de júnior.
O objetivo aqui não é te afogar em conteúdo, mas te mostrar o caminho — e o caminho é possível. Com consistência, você chega lá.
Quantas Horas Preciso Estudar?
Não existe fórmula mágica, mas sim uma estimativa prática com base em carga horária efetiva e aplicada.
| Perfil de estudo | Estimativa de horas totais | Nível esperado |
|---|---|---|
| 📘 Básico | 200h–300h | Compreensão inicial |
| ⚙️ Intermediário | 400h–600h | Pronto para vaga júnior |
| 🚀 Forte | 700h–1000h+ | Forte candidato júnior com chances reais |
Dica: com 500h de estudo bem direcionado e 2 bons projetos no GitHub, você já tem ótimas chances no mercado.
Quantas Horas Estudar por Semana?
| Horas por semana | Conclusão em... |
|---|---|
| 10h/semana | ~142 semanas (~2 anos e 9 meses) |
| 15h/semana | ~95 semanas (~1 ano e 10 meses) |
| 20h/semana | ~71 semanas (~1 ano e 4 meses) |
| 25h/semana | ~57 semanas (~1 ano e 1 mês) |
| 30h/semana | ~47 semanas (~11 meses) |
| 40h/semana | ~36 semanas (~8 a 9 meses) |
Qualidade > Quantidade. Melhor estudar 2h bem focadas do que 6h arrastadas.
Preciso Ter um Portfólio?
Sim! Estudo sem prática vira teoria esquecida. Monte projetos com:
- Pipelines usando Airflow ou dbt
- Banco de dados relacional + NoSQL
- Cloud (AWS ou GCP)
- Extração de dados reais (API, web scraping, CSVs públicos)
Organize tudo no GitHub com README explicando o que você fez, por quê, e o que aprendeu.
📌 Não se trata só de horas… mas do que você aprende nelas.
A quantidade de horas que você estuda não garante um emprego — o que garante é:
- Conhecimento prático e aplicável
- Portfólio - 2 ou 3 projetos reais (pipelines, dashboards, cloud, banco) no GitHub com README bem feito
- Domínio dos fundamentos mais pedidos
- Conseguir demonstrar isso em entrevistas técnicas
Ferramentas para se Organizar
- Gosto muito do HabitNow (Google Play)
- Notion – Utilizo muito para anotações
- Trello ou Kanban – para acompanhar o que está feito e o que vem a seguir
- Excel – se você curte o bom e velho planilhão (eu curto!)
Conclusão
O conteúdo é extenso e pode levar de 1 a 3 anos para ser concluído — vai depender do seu tempo disponível e do esforço que você está disposto a investir.
Este guia abrange desde o nível júnior até o sênior: o júnior vai conhecer e aplicar as ferramentas; o sênior vai dominá-las, entender os porquês por trás das escolhas técnicas e resolver problemas de forma autônoma.
Dizem que você só se torna especialista depois de 10.000 horas de prática. E essas horas, meu amigo, você só conquista trabalhando, errando, melhorando e fazendo de novo.
Este cronograma é o ponto de partida — o resto, você constrói no campo de batalha.
Entrar na Engenharia de Dados não exige ser um gênio. Exige consistência, prática e direcionamento.
Aprenda o que realmente importa, monte projetos que mostrem isso, mantenha constância e se exponha no LinkedIn com conteúdo sobre sua jornada. Não é sobre decorar tudo, é sobre saber resolver problemas com as ferramentas certas.
Eu também estou nessa jornada, e sei como é olhar para essas 1420 horas e pensar: “Será que eu dou conta?”. Acredito de verdade que ter um norte — um roadmap, um cronograma — nos ajuda a não perder foco com caminhos que desviam do nosso objetivo.
Acredite: passo a passo, isso vira carreira.
Boa jornada, engenheiro de dados em construção! Vamos para cima!
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