Engenharia de Dados 2publicações13notas1categoria

Raphael Dias

Dias & Dados

Engenharia de dados aplicada a contextos operacionais reais.Dados consistentes e oportunos para suportar decisão.

Desenvolvimento de pipelines e camadas analíticas em Python, SQL, Spark e Apache Airflow, com ênfase em qualidade, reprodutibilidade e contratos de dados explícitos. Camadas de analytics e Microsoft Power BI são tratadas como consumo de informação já modelada e validada. Experiência em operação de varejo de alta escala (McDonald's), com priorização de requisitos de negócio nas decisões técnicas. Interesse prioritário em posições de Engenheiro de Dados; avalio também oportunidades de Analista de Dados ou BI com domínio sólido de SQL e modelagem.

01

Orquestração e confiabilidade

Pipelines ELT/ETL com agendamento, monitoramento e tratamento de incidentes, priorizando consistência para consumo analítico, de negócio ou de produto.

02

Modelagem analítica

SQL e desenho de camadas com decisões explícitas de granularidade, custo computacional e definição de métricas alinhadas ao negócio.

03

Rigor de conteúdo

Textos ligados a contexto de negócio ou operação, com rastreabilidade à origem dos dados e conclusão clara — métrica, decisão facilitada ou lição documentada.

O material prioriza clareza sobre o problema, como a solução foi construída e o que isso mudou — em dados, operação ou decisão.

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