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Curso

Engenharia de Dados:

Pipeline de Dados Básico na AWS

Quero estudar na alura

20h

Para conclusão

28

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Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Identifique problemas de negócio relacionados à qualidade e estrutura dos dados e traduza-os em requisitos técnicos para pipelines.
  • Projete arquiteturas técnicas na AWS justificando a escolha de serviços e componentes para cada etapa do fluxo de dados.
  • Implemente funções serverless e recursos de integração para ingestão e transformação de dados com foco em eficiência e governança.
  • Orquestre fluxos de trabalho com Step Functions e automatize eventos com EventBridge para processos confiáveis e escaláveis.
  • Aplique transformações e modelagem dimensional para preparar dados para análises de BI e relatórios.
  • Configure monitoramento, alarmes e notificações com CloudWatch e SNS para garantir observabilidade e resposta a falhas.

Público alvo_

Profissionais e estudantes de engenharia de dados, arquitetos de soluções, DBAs e desenvolvedores que desejam aprender a ligar requisitos de negócio a pipelines de dados robustos na AWS e operar soluções serverless em ambientes corporativos.

Oscar Guillermo Richieri Meyer

Oscar Guillermo Richieri Meyer

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Arquiteto de Soluções com forte atuação em engenharia de dados, arquiteturas em cloud e IA generativa aplicada a negócios. Iniciei minha carreira em suporte a sistemas e encontrei nos dados minha principal especialização. Atuo na construção de plataformas analíticas escaláveis, definição de padrões técnicos, liderança e mentoria de times, conectando dados, automação e LLMs à geração de valor e ROI.

Curso atualizado em 18/05/2026

Ementa

  1. Setup e Arquitetura

    • Apresentação
    • Contexto de Negócio – Qual problema vamos resolver
    • Preparando o ambiente
    • Provisionando o RDS para o Projeto
    • Para saber mais: configuração de acesso público no RDS
    • Estruturando o Datalake (Bronze, Silver, Gold)
    • Melhorando a eficiência de relatórios financeiros no Bytebank
    • Segurança de dados no Serenatto
    • Faça como eu fiz: Pipeline de Dados
    • O que aprendemos?
  2. Ingestão para camada bronze

    • Criando a Lambda de Ingestão (Extract)
    • Preparando nossa IDE
    • Preparando o ambiente
    • Configurando o VPC Endpoint e o Secret Maneger
    • Entendendo o código do Lambda de Extração
    • Fazendo o Deploy do Lambda e testando
    • Para saber mais: otimização de performance em lambda
    • Utilizando o AWS SAM para o Dev.Spot
    • Implementação de VPC Endpoints na loja online Meteora
    • Gerenciamento de variáveis de ambiente no Buscante
    • Gerenciamento de segredos na plataforma Screen Match
    • Faça como eu fiz: ingestão bronze
    • O que aprendemos?
  3. Transformação para Silver

    • Criando o Glue Crawler da Bronze
    • Explorando os dados no Athena
    • Criando o Lambda da Silver
    • Deploy do Lambda
    • Validação da Silver
    • Para saber mais: custo das queries no athena
    • Garantindo a qualidade dos dados na CodeConnect
    • Modularização de funções para otimizar a exibição de filmes
    • Melhorando a integridade referencial na Freelando
    • Estruturando organogramas com dados de qualidade na Organo
    • Faça como eu fiz: qualidade na camada silver
    • O que aprendemos?
  4. Construindo a Camada Gold

    • Saindo do OLTP para um Modelo Analítico
    • Modelando a Gold
    • Construindo o Lambda da Gold
    • Fazendo o deploy do lambda e validando
    • Respondedo as perguntas de negocio
    • Para saber mais: uso de views para análise em data marts
    • Identificando produtos tecnológicos mais vendidos na TRATOTECH
    • Estratégias de modelagem de dados para a loja online Meteora
    • Analisando dados de adoção de animais
    • Implementando Lambda para otimizar agendamentos no Petpark
    • Faça como eu fiz: Construindo a Gold
    • O que aprendemos?
  5. Orquestração do Pipeline com Step Function

    • Por que orquestrar um pipeline
    • Criando a State Machine de Ingestão
    • Criando a State Machine da Gold
    • Executando o Pipeline
    • Para saber mais: configuração de permissões inline para step functions
    • Automatizando a atualização de pacotes de viagem
    • Automatizando agendamentos de consultas médicas
    • Faça como eu fiz: criar pipeline na AWS
    • O que aprendemos?
  6. Monitoramento e Consolidação do Pipeline

    • Monitorando com CloudWatch
    • Notificações de falha por email parte 1
    • Notificações de falha por email parte 2
    • Revisão final da arquitetura e remoção dos serviços
    • Conclusão
    • Para saber mais: ai operations no CloudWatch
    • Monitoramento de falhas em playlists na Playcatch
    • Estratégia de notificação para falhas de integração na Jornada Milhas
    • Faça como eu fiz: monitorar AWS
    • O que aprendemos?

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Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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