Selo ABMES renovado em 2026
O Selo ABMES de Compromisso com a Empregabilidade reforça o foco na carreira
Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data
Pós em Engenharia de Dados, Data Warehousing
A pós-graduação em Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data foi desenvolvida para formar profissionais com domínio técnico avançado e capacidade de aplicar esse conhecimento na prática.
- Indicado para graduados que desejam ampliar conhecimentos e desenvolver a carreira
- Instituição com nota máxima em avaliação MEC
- Currículo com Pipelines De Dados Modernos (Airflow
Sobre o curso
A Pós-Graduação em Pós-Graduação em Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data foi desenvolvida para formar profissionais com domínio técnico avançado e capacidade de tomada de decisão estratégica em contextos reais de mercado. Ao longo do curso, o estudante desenvolve competências aplicadas, integrando teoria, prática e resolução de problemas, com foco em geração de valor, inovação e alta performance profissional. A formação é orientada às demandas atuais do mercado, preparando o profissional para atuar com protagonismo em ambientes dinâmicos e competitivos.
Vantagens UNIASSELVI
- 1300 polos ativos pelo país
Mais de 1300 polos em todos os estados ampliam o acesso ao ensino UNIASSELVI
- Nota máxima 5 direto do MEC
Nota máxima 5, no Conceito Institucional, em avaliação homologada pelo MEC.
- Aulas, biblioteca e suporte
O Leo App e o AVA integram aulas, biblioteca, materiais e suporte ao aluno.
Dê o próximo passo na sua carreira
Mercado de trabalho em Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data
O mercado apresenta alta demanda por profissionais especializados, com oportunidades em empresas de tecnologia, indústrias, consultorias, startups e projetos próprios. O egresso poderá atuar em funções estratégicas, técnicas e de liderança, contribuindo diretamente para inovação, eficiência operacional e crescimento organizacional.
Nossa Metodologia
Experiência que inspira
Uma jornada acadêmica pensada para ampliar suas possibilidades.
Suporte e qualidade sempre perto
Conte com professores e recursos que ajudam você a compreender os conteúdos, esclarecer dúvidas e avançar com mais segurança ao longo do curso.
Educação acessível e inovadora
Mensalidades que cabem no seu bolso, com um ensino pensado para te preparar para o mercado de trabalho
Perguntas Frequentes
O que faz um profissional de Engenharia de Dados?
O que faz um profissional de Engenharia de Dados?
Esse profissional coleta, integra, transforma e disponibiliza dados para analytics, BI e inteligência artificial. Ele cria pipelines, modela estruturas, escolhe tecnologias de armazenamento, monitora qualidade e garante que informações cheguem aos usuários com segurança, desempenho, rastreabilidade e confiabilidade.
Como está o mercado de trabalho para engenheiros de dados?
Como está o mercado de trabalho para engenheiros de dados?
O mercado permanece aquecido porque empresas precisam organizar volumes crescentes de informações e sustentar produtos analíticos. Bancos, varejistas, indústrias, consultorias e empresas de tecnologia procuram profissionais de pipelines, cloud, streaming, lakehouses, Data Warehousing, governança e ecossistemas modernos de processamento distribuído.
Quanto ganha um engenheiro de dados no Brasil?
Quanto ganha um engenheiro de dados no Brasil?
Segundo o Glassdoor Brasil (2026), engenheiros de dados recebem em média cerca de R$ 8,2 mil mensais, com faixa típica aproximada de R$ 5,4 mil a R$ 12 mil. Profissionais seniores aparecem próximos de R$ 14 mil e podem superar esse valor.
Em quais áreas pode atuar quem tem especialização em Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data?
Em quais áreas pode atuar quem tem especialização em Engenharia de Dados, Data Warehousing e Big Data?
As principais frentes profissionais incluem: Engenharia de dados e construção de pipelines Data Warehouses, Data Lakes e lakehouses Processamento em tempo real com Kafka e Flink Big Data com Hadoop e Spark Data Fabric, virtualização e integração Governança, qualidade e plataformas para IA
Qual é a diferença entre Data Warehouse, Data Lake e lakehouse?
Qual é a diferença entre Data Warehouse, Data Lake e lakehouse?
Data Warehouse organiza dados estruturados para análise governada. Data Lake armazena grandes volumes em formatos variados. Lakehouse combina flexibilidade de lake com recursos de confiabilidade e desempenho analítico. A escolha depende de usuários, custos, ferramentas, governança e requisitos de processamento.
Streaming é necessário em qualquer arquitetura de dados?
Streaming é necessário em qualquer arquitetura de dados?
Não. Processamento em tempo real é importante quando atrasos afetam decisões, como fraude, monitoramento ou personalização imediata. Muitos relatórios funcionam bem em batch. O profissional deve avaliar latência, custos e complexidade antes de adotar Kafka, Flink ou tecnologias semelhantes.
Airflow e dbt são ferramentas complementares?
Airflow e dbt são ferramentas complementares?
Sim. O Airflow orquestra tarefas, dependências e agendas de pipelines, enquanto o dbt organiza transformações analíticas dentro do ambiente de dados. Usadas em conjunto, as ferramentas ajudam a tornar processos mais versionáveis, testáveis, documentados e fáceis de acompanhar.
Essa pós-graduação ajuda profissionais de BI a migrar para Engenharia de Dados?
Essa pós-graduação ajuda profissionais de BI a migrar para Engenharia de Dados?
Sim. Profissionais de BI já conhecem indicadores, SQL e necessidades analíticas. A formação acrescenta pipelines, processamento distribuído, streaming, orquestração e arquiteturas modernas. Para fortalecer a transição, é recomendável praticar Python, cloud, Git e construção de projetos ponta a ponta.