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ETL vS. ELT - TERMINOLOGIA DE ENGENHARIA DE DADOS

Uma forma simples de compará-los é usando o exemplo do suco de laranja:

ETL (Extrair -> Transformar -> Carregar)

1. Extrair: Colher laranjas da árvore

(Coletar dados

brutos de bancos de dados, APls ou arquivos);

2. Transformar: Espremer as laranjas em suco antes de armazenar O (Limpar, filtrar e formatar os dados);

3. Carregar: Armazenar o suco pronto na geladeira (Salvar dados estruturados em um data warehouse);

Usado em: Finanças e Saúde (Os dados devem estar

limpos antes do armazenamento)

ELT (Extrair -> Carregar -> Transformar)

1. Extrair: Colher laranjas da árvore

(Coletar dados

brutos de bancos de dados, APIs ou arquivos)

2. Carregar: Armazenar as laranjas inteiras na geladeira primeiro (Salvar dados brutos em um data lake ou armazém na nuvem)

3. Transformar: Fazer suco quando necessário O (Processar e analisar dados posteriormente)

• Usado em: Big Data e Cloud (Transformações mais rápidas e escaláveis)

Stack tecnológica: Snowflake, BigQuery, Databricks,

AWS Redshift

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Esquece esse negócio de dashboard.

As únicas pessoas que gostam é quem pediu e quem desenvolveu. O resto da empresa? Nunca vai abrir e nem liga.

Essa é daquelas verdades duras, mas que a gente precisa encarar se quiser entregar valor de verdade com dados e automação.

Tem projeto que já nasce fadado ao fracasso. E o dashboard, na maioria das vezes, é um deles.

A gente precisa parar de romantizar interface bonita e começar a priorizar o que realmente muda o jogo.

Automação de processo,

por exemplo, traz retorno direto:

- Corta custo.

- Ganha escala.

- Tira fricção de tarefas repetitivas.

- E... aumenta lucro.

Já o dashboard exige que o usuário queira abrir, interpretar, tomar decisão...

E, honestamente, na correria do dia a dia, isso simplesmente não acontece.

Projetos de dados têm que gerar impacto real, não só entrega bonita e like no Linkedin.

Quer medir se vale a pena? Faz uma pergunta simples:

"Se eu sumir com esse projeto hoje, alguém vai sentir falta amanhã?"

Se a resposta for não... já sabe.

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LLM vs. Agente de IA

❌ 4 Motivos que mostram que você tem apenas um LLM:

1) Responde, mas não age

Gera texto, mas não executa tarefas ou toma decisões.

2) Preso no passado

Sabe só até a data do seu treinamento (ex: GPT-4 até 2023).

3) Não pensa, só replica

Repete padrões sem verificar se a resposta faz sentido.

4) Cada pergunta é do zero

Não lembra do que foi dito antes (sem memória contínua).

✅ Coisas que transformam um LLM em um Agente de IA

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O que é um Cientista de Dados?

Um Cientista de Dados é um profissional especializado em extrair conhecimento e insights a partir de grandes volumes de dados. Ele trabalha com o que é considerado o “petróleo” da nossa era: dados, informações.

Ele combina habilidades em estatística, programação e conhecimento de negócios para analisar informações e tomar decisões estratégicas. Eles são uma nova geração de especialistas analíticos que possuem as habilidades técnicas para resolver problemas complexos – e a curiosidade para explorar quais problemas precisam ser resolvidos.

Estima-se que, até 2025, 463 exabytes de dados sejam gerados por dia em todo o mundo, segundo dados do Fórum Econômico Mundial. Com tantos dados sendo criados a todo instante, foi necessário o surgimento de um profissional capaz de analisá-los, detectar padrões lógicos neles e ajudar as empresas e organizações a aproveitar todo o potencial na tomada de decisões.

Você deve se questionar qual a diferença do cientista com outros profissionais de dados. Embora Analista de Dados, Cientista de Dados e Engenheiro de Dados trabalhem com dados, cada um tem um papel específico:

🎲Analista de Dados → Explora e visualiza dados para gerar relatórios e insights estratégicos.

🎲Cientista de Dados → Cria modelos preditivos e usa estatística para resolver problemas complexos. O cientista de dados também vai usar o conceito de machine learning, para trabalhar com essas informações de forma mais rápida e assertiva.

🎲Engenheiro de Dados → Constrói e otimiza a infraestrutura para armazenar e processar grandes volumes de dados.

Os Cientistas de dados, em especial aqueles com habilidades em inteligência artificial, têm se destacado como um dos profissionais mais cobiçados do mercado. Segundo o relatório The Future of Jobs, que listou 50 profissões emergentes para os próximos anos, a área vai crescer em média, 30% até 2027.

Um Cientista de Dados precisa de habilidades em estatística, programação (Python/R), machine learning, manipulação de dados (SQL, Pandas), visualização (Power BI, Tableau) e cloud computing (AWS, Azure) para extrair insights e criar modelos preditivos.

E além de tudo, é importa ele desenvolver a habilidade de contar “histórias” de forma envolvente, de modo que todos possam entender e perceber a importância dos insights e dos resultados.

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