Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data
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Sobre o curso
Analytics e inteligência artificial dependem de dados organizados, confiáveis e disponíveis no momento certo. A Pós-Graduação em Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data da UNIASSELVI prepara você para integrar fontes, construir pipelines e desenvolver plataformas capazes de atender relatórios, modelos e aplicações em escala. A formação combina fundamentos de bancos de dados, arquiteturas modernas e processamento distribuído.
Durante o curso, você estudará Data Warehouses, Data Lakes, lakehouses, Delta Lake, Apache Hudi, Hadoop, Spark, Kafka, Flink, Airflow, dbt, Data Fabric e virtualização de dados. Também aprenderá modelagem, processamento batch e streaming, governança, qualidade e Security Data Lake. Essas competências ajudam a criar fluxos robustos, reduzir silos, disponibilizar informações para BI e sustentar projetos de ciência de dados e inteligência artificial.
Matriz Curricular
- 1- Gestão da Inovação
- 2- Inteligência Artificial e Pensamento Crítico no Mundo do Trabalho
- 3- Sociedade 5.0, Mentalidade Ágil e Resolução de Problemas
- 4- Arquitetura Moderna de Dados: Lakehouses, Big Data e Security Data Lake
- 5- Banco de Dados
- 6- Engenharia de Dados em Tempo Real (Streaming)
- 7- Data Fabric e Virtualização de Dados
- 8- Pipelines de Dados Modernos (Airflow/dbt)
- 9- Arquitetura de Coleta e Armazenamento de Dados: Hadoop e Spark
Mercado de Trabalho
Bancos, varejistas, indústrias, consultorias e empresas de tecnologia ampliam plataformas de dados para sustentar analytics e inteligência artificial. Há oportunidades em engenharia de dados, Data Warehousing, Big Data, streaming, lakehouses, integração e governança. A especialização favorece analistas, desenvolvedores e profissionais de bancos de dados que desejam evoluir para funções técnicas mais avançadas. Experiência com SQL, Python, cloud e ferramentas distribuídas aumenta a competitividade em vagas nacionais, remotas e projetos internacionais de grande escala e alta escalabilidade.
Por que escolher a
UNIASSELVI?
Resolução CNE/CES nº 1, de 6 de abril de 2018 do MEC, somente alunos que concluíram a Graduação podem ingressar em um curso de Pós-Graduação. Para aqueles que ainda não colaram grau na Graduação, ao final deste programa, será emitido um certificado de aperfeiçoamento.
Flexibilidade total para estudar onde e quando quiser, com trilhas de aprendizagem interativas e apoio de tutor exclusivo.
Equilíbrio entre autonomia e encontros com tutor para aprofundar conteúdos de forma progressiva.
Suporte próximo de tutores experientes para orientar sua jornada acadêmica e profissional.
Aprendizado conectado ao mercado, com materiais que ampliam sua atuação profissional.
Cada disciplina concluída gera um certificado parcial, permitindo aplicação imediata no mercado.
Interação e networking com avaliações digitais e fóruns para troca de experiências.
Confira notas, acesse as trilhas de aprendizagem e estude com materiais didáticos digitais no Leo App.
Perguntas Frequentes
O que faz um profissional de Engenharia de Dados?
Esse profissional coleta, integra, transforma e disponibiliza dados para analytics, BI e inteligência artificial. Ele cria pipelines, modela estruturas, escolhe tecnologias de armazenamento, monitora qualidade e garante que informações cheguem aos usuários com segurança, desempenho, rastreabilidade e confiabilidade.
Como está o mercado de trabalho para engenheiros de dados?
O mercado permanece aquecido porque empresas precisam organizar volumes crescentes de informações e sustentar produtos analíticos. Bancos, varejistas, indústrias, consultorias e empresas de tecnologia procuram profissionais de pipelines, cloud, streaming, lakehouses, Data Warehousing, governança e ecossistemas modernos de processamento distribuído.
Quanto ganha um engenheiro de dados no Brasil?
Segundo o Glassdoor Brasil (2026), engenheiros de dados recebem em média cerca de R$ 8,2 mil mensais, com faixa típica aproximada de R$ 5,4 mil a R$ 12 mil. Profissionais seniores aparecem próximos de R$ 14 mil e podem superar esse valor.
Em quais áreas pode atuar quem tem especialização em Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data?
As principais frentes profissionais incluem:
- Engenharia de dados e construção de pipelines
- Data Warehouses, Data Lakes e lakehouses
- Processamento em tempo real com Kafka e Flink
- Big Data com Hadoop e Spark
- Data Fabric, virtualização e integração
- Governança, qualidade e plataformas para IA
Qual é a diferença entre Data Warehouse, Data Lake e lakehouse?
Data Warehouse organiza dados estruturados para análise governada. Data Lake armazena grandes volumes em formatos variados. Lakehouse combina flexibilidade de lake com recursos de confiabilidade e desempenho analítico. A escolha depende de usuários, custos, ferramentas, governança e requisitos de processamento.
Streaming é necessário em qualquer arquitetura de dados?
Não. Processamento em tempo real é importante quando atrasos afetam decisões, como fraude, monitoramento ou personalização imediata. Muitos relatórios funcionam bem em batch. O profissional deve avaliar latência, custos e complexidade antes de adotar Kafka, Flink ou tecnologias semelhantes.
Airflow e dbt são ferramentas complementares?
Sim. O Airflow orquestra tarefas, dependências e agendas de pipelines, enquanto o dbt organiza transformações analíticas dentro do ambiente de dados. Usadas em conjunto, as ferramentas ajudam a tornar processos mais versionáveis, testáveis, documentados e fáceis de acompanhar.
Essa pós-graduação ajuda profissionais de BI a migrar para Engenharia de Dados?
Sim. Profissionais de BI já conhecem indicadores, SQL e necessidades analíticas. A formação acrescenta pipelines, processamento distribuído, streaming, orquestração e arquiteturas modernas. Para fortalecer a transição, é recomendável praticar Python, cloud, Git e construção de projetos ponta a ponta.
Bancos, varejistas, indústrias, consultorias e empresas de tecnologia ampliam plataformas de dados para sustentar analytics e inteligência artificial. Há oportunidades em engenharia de dados, Data Warehousing, Big Data, streaming, lakehouses, integração e governança. A especialização favorece analistas, desenvolvedores e profissionais de bancos de dados que desejam evoluir para funções técnicas mais avançadas. Experiência com SQL, Python, cloud e ferramentas distribuídas aumenta a competitividade em vagas nacionais, remotas e projetos internacionais de grande escala e alta escalabilidade.
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Curso em conformidade com a Resolução n° 1 de 06/04/2018, que estabelece normas para o funcionamento de cursos de pós-graduação lato sensu, em nível de especialização.