A Avaliação Prática é o eixo central do desenvolvimento do aluno, composta por 3 atividades que consolidam a atuação como Engenheiro de Dados, desde a base analítica até a aplicação em ambientes escaláveis. Para cada etapa, é necessário obter autorização da organização ou declarar o uso de dados públicos.
• Fundamentos e modelagem inicial: desenvolvimento da base analítica com lógica de programação, análise exploratória e tratamento de dados em Python, além da modelagem de dados com diagramas e diagnóstico estatístico para garantir consistência e confiabilidade.
• Arquitetura, ingestão e governança de dados: construção de arquiteturas de dados em camadas, uso de tecnologias como Hadoop e Spark, criação de pipelines ETL/ELT e aplicação de práticas de qualidade, segurança e conformidade com a LGPD.
• Inteligência, cloud e integração final: aplicação de machine learning, orquestração de fluxos de dados e implantação em nuvem, com entrega de dashboards e insights estratégicos para tomada de decisão.
A qualidade, consistência e aplicação prática das entregas em cada etapa são fundamentais para a avaliação final do aluno.