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Tarefa 3:
Explique a diferença entre processamento em lote e processamento em fluxo. Em quais cenários de negócios você escolheria um em vez do outro, e quais compensações você consideraria em relação à latência, complexidade e custo?

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Quem e um Data Engineer?

Um Data Engineer projeta e mantem sistemas que coletam, transformam e entregam dados para analise e tomada de decisao de negocio.

O que faz um Data Engineer?

  • Constroi pipelines ETL/ELT confiaveis a partir de varias fontes de dados.
  • Prepara conjuntos de dados limpos e estruturados para analistas e cientistas de dados.
  • Modela esquemas de data warehouse (tabelas fato e dimensao).
  • Monitora qualidade, atualizacao dos dados e falhas de pipeline.
  • Otimiza desempenho de consultas e custos de processamento.

O que um Data Engineer deve saber?

  • SQL forte: joins, agregacoes, funcoes de janela e tuning de consultas.
  • Modelagem de dados: normalizacao, desnormalizacao, estrela e floco de neve.
  • Principios de orquestracao e agendamento de pipelines.
  • Conceitos de batch e streaming, carga incremental e idempotencia.
  • Fundamentos de cloud, data warehouse e observabilidade.

Esta pagina ajuda voce a praticar perguntas de entrevista de Data Engineering no SQLTest.online.

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Este projeto tem apenas uma fonte de financiamento: as suas doações. O custo mensal de manutenção é $100.

No mês passado, adicionei um novo banco de dados MariaDB com um banco University DB pré-carregado, 9 novas questões e refatorei muitas questões e lições.

Com o seu apoio, planeio continuar este trabalho: escrever novas lições e tarefas e melhorar as lições existentes.

Para manter o projeto no próximo mês, precisamos arrecadar pelo menos esse valor até o fim deste mês. Tudo o que passar disso será usado em novas lições, exercícios e recursos.

Recebido: $29.58 Meta: $100.00
Progresso: 30%
SQL Guia Prático: Um guia para o uso de SQL by Alice Zhao
SQL Guia Prático: Um guia para o uso de SQL by Alice Zhao
Se você usa SQL em seu trabalho diário como analista de dados, cientista de dados ou engenheiro de dados, este guia prático será o material de consulta ideal para o seu dia a dia. Você encontrará muitos exemplos abordando as complexidades da linguagem e os aspectos-chave do SQL quando usado no Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL e SQLite.