Criar pipelines de dados escaláveis e eficientes com o ecossistema AWS é uma das principais responsabilidades desse profissional. Conhecimento em projetos de dados, especialmente aqueles que envolvem grandes volumes de dados, é fundamental para esta função.
Técnicas Específicas
* AWS Glue: criação e manutenção de jobs, crawlers e catálogos de dados, além de integração com outros serviços AWS.
* Apache Airflow: orquestração de workflows ETL/ELT, agendamento e monitoramento de pipelines, garantindo a qualidade e governança dos fluxos de dados.
* Python: desenvolvimento de scripts e automações para tratamento e transformação de dados, utilizando boas práticas de desenvolvimento.
* PySpark: processamento distribuído de grandes volumes de dados, otimização de jobs e tuning de performance, garantindo a velocidade e escalabilidade dos pipelines.
Habilidades Complementares
* Modelagem de dados: entendimento de estruturas dimensionais, relacionais e não relacionais, normalização/desnormalização e boas práticas para ambientes analíticos, facilitando a tomada de decisões baseadas nos dados.
* ETL/ELT: levantamento de requisitos, desenho e implementação de fluxos de extração, transformação e carga, com foco em qualidade e governança, garantindo a precisão e confiabilidade dos dados.