Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p>Práticas avançadas de engenharia de software aplicadas a dados (DataOps), focando na confiabilidade, qualidade contínua, governança e orquestração de pipelines em ambientes de produção. Disseca a orquestração programática de fluxos de trabalho com Apache Airflow: representação de pipelines como Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs) puramente declarados em código Python, ciclo de vida das tarefas (task lifecycle e estados), operadores padrão e operadores conteinerizados (KubernetesPodOperator), sensores assíncronos (async sensors/deferrable operators), passagem de estado leve com XCom e prevenção de sobrecarga do Airflow Scheduler. Investiga o paradigma ELT moderno e a engenharia de transformação com dbt (data build tool): separação entre carregamento e transformação, modelagem dimensional em camadas de dados (Staging, Intermediate, Marts segundo metodologia de Ralph Kimball), linhagem de dependências calculada automaticamente (dbt DAG), compilação de código Jinja/SQL em modelos efêmeros, visões e tabelas incrementais materializadas com estratégias de merge. Examina a garantia de integridade e qualidade de dados através de testes declarativos com dbt-test e frameworks dedicados como Great Expectations: definição de contratos de dados (expectations de preenchimento, cardinalidade, unicidade e regras de negócio) executados de forma automatizada no pipeline de ingestão com bloqueio imediato (circuit breaker) de cargas corrompidas. Explora a observabilidade moderna de dados (Data Observability): os cinco pilares fundamentais da confiabilidade analítica (Freshness/Frescura, Volume, Schema Drift/Mudança de Esquema, Linhagem e Qualidade/Anomalias), rastreamento padronizado de linhagem ponta a ponta com a especificação aberta OpenLineage e integração de alertas proativos em canais de incident response.</p>

Práticas avançadas de engenharia de software aplicadas a dados (DataOps), focando na confiabilidade, qualidade contínua, governança e orquestração de pipelines em ambientes de produção. Disseca a orquestração programática de fluxos de trabalho com Apache Airflow: representação de pipelines como Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs) puramente declarados em código Python, ciclo de vida das tarefas (task lifecycle e estados), operadores padrão e operadores conteinerizados (KubernetesPodOperator), sensores assíncronos (async sensors/deferrable operators), passagem de estado leve com XCom e prevenção de sobrecarga do Airflow Scheduler. Investiga o paradigma ELT moderno e a engenharia de transformação com dbt (data build tool): separação entre carregamento e transformação, modelagem dimensional em camadas de dados (Staging, Intermediate, Marts segundo metodologia de Ralph Kimball), linhagem de dependências calculada automaticamente (dbt DAG), compilação de código Jinja/SQL em modelos efêmeros...