Aprenda Engenharia de Dados e IA construindo de verdade.
A escola da DataCore.Stream para quem aprende fazendo. Você constrói um projeto real do zero ao deploy — e entende o porquê de cada decisão, não só o como.
Uma escola feita para quem põe a mão no código
Aprenda fazendo
Nada de só assistir aula. Você lê um conceito e aplica na hora, construindo um projeto real que cresce a cada módulo.
Entenda o porquê
Cada decisão técnica é explicada: por que essa ferramenta, quais as alternativas e os trade-offs do mundo real.
Do zero ao portfólio
Ao final, você tem um projeto completo no GitHub — pronto para mostrar em entrevistas e no seu currículo.
Trilha Júnior Data & AI Engineer
6 meses. Um projeto âncora que começa como um script Python e termina como uma plataforma de dados com IA em produção.
Fundamentos
Python e SQL do básico ao analytics, versionamento com Git.
Python · SQL · GitPrimeiro pipeline na nuvem
ETL real consumindo APIs e armazenando dados na AWS.
AWS · ETL · DockerModern Data Stack
Transformações com dbt, orquestração com Airflow e CI/CD.
dbt · BigQuery · AirflowEscala e qualidade
Processamento distribuído e confiabilidade dos dados.
PySpark · Delta Lake · DatabricksTempo real
Streaming de eventos e detecção de anomalias ao vivo.
Kafka · Spark StreamingEngenharia de IA
Agentes autônomos, RAG e deploy completo com monitoramento.
LangChain · RAG · MLflowQuer ser avisado no lançamento?
Entre na lista de espera. Você recebe o aviso de abertura antes de todo mundo, o conteúdo do primeiro módulo e a condição de lançamento.
→ Você será direcionado ao WhatsApp para confirmar sua vaga.
Por que estudar engenharia de dados
Poor data quality costs organizations at least $12.9 million a year on average.
Gartner, pesquisa de 2020 · fonte
39% do tempo em preparação
É quanto profissionais de dados gastam preparando e limpando dados, mais do que treinar, selecionar e publicar modelos somados (Anaconda, 2021).
45% em 2020
A mesma pesquisa media 45% no ano anterior (Anaconda, 2020). A conta melhora devagar.
59% não medem
Das organizações não medem a qualidade dos próprios dados (Gartner). Sem medir, não há como saber quanto o problema custa.
Ressalva honesta: o estudo do Gartner é de 2020 e a metodologia não é pública. Tratamos como ordem de grandeza, não como precisão.