Prof. Grimaldo Oliveira

Prof. Grimaldo Oliveira

5/15/2025, 10:34:31 AM

*O novo Analista de Dados vai além dos dashboards tradicionais* Hoje, ser Analista de Dados não é apenas montar gráficos e relatórios. Estamos vivendo uma nova era, em que contar histórias com dados (data storytelling) é tão importante quanto apresentar os números. Esse novo perfil de analista: • Cria simuladores interativos para apoiar decisões com base em cenários. • Monta painéis com experiências guiadas, conduzindo o usuário na jornada da informação. • Integra OKRs e KPIs com inteligência visual para acompanhamento ágil. • Trabalha com recursos modernos, como visualizações personalizadas e IA generativa. É um profissional que entende que dados são um meio, e o fim é a gestão mais eficiente e assertiva. Mais do que responder o que aconteceu, ele ajuda a pensar: E se...?

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5/16/2025, 10:40:45 AM

*Nem tudo precisa estar na nuvem. E tudo bem.* Em muitos projetos de engenharia de dados, a primeira pergunta não deveria ser “qual ferramenta cloud usar?”, mas sim: “Qual o real propósito do projeto?” Ferramentas open source de ETL/ELT, como Apache Hop, Airbyte, Talend Open Studio, Pentaho e outros, oferecem alto poder de transformação e integração de dados, sem necessidade imediata de migração para a nuvem. Isso é especialmente importante em cenários como: • Restrições de orçamento • Dados sensíveis ou regulados que devem permanecer on-premise • Equipes ainda amadurecendo a cultura de dados • Projetos locais, de menor escala ou experimentais A nuvem é excelente, mas não é solução única. Muitas vezes, o ideal é uma arquitetura híbrida, unindo o melhor dos dois mundos: • Cloud para escalabilidade e inovação • On-premise para controle e segurança Avaliar o contexto é sempre o primeiro passo de um projeto bem-sucedido.

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5/23/2025, 10:15:48 AM

*Liderança sob pressão: Greyhound e Times de Dados* No filme Greyhound: Na Mira do Inimigo, o capitão Ernest Krause, interpretado por Tom Hanks, lidera um comboio aliado durante a Segunda Guerra Mundial enfrentando submarinos inimigos no Atlântico Norte. Sua liderança é marcada por tomada de decisões rápidas, comunicação clara com a tripulação e coordenação com outros navios em uma missão altamente crítica. O que isso tem a ver com a liderança de um time de dados? Muito mais do que parece. Assim como o capitão Ernest Krause toma decisões rápidas sob pressão, um líder de dados precisa agir com clareza em cenários de urgência, falhas em pipelines, mudanças de prioridade, integrações complexas. No filme, cada membro da tripulação cumpre seu papel com precisão. Nos times de dados, engenheiros, analistas e cientistas precisam da mesma confiança e alinhamento para que a missão seja cumprida. A boa liderança une preparo técnico, comunicação eficaz e foco no objetivo, não no ego. O resultado? Entregas consistentes, equipe fortalecida e valor gerado para o negócio. No final, seja no mar ou nos dados, liderança é garantir que todos cheguem juntos ao destino. Missão cumprida.

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5/22/2025, 10:53:57 AM

*A importância da orquestração nas estruturas de carga de dados* À medida que os projetos de dados se tornam mais complexos, cresce também a necessidade de criar fluxos de carga bem estruturados e orquestrados. Não basta apenas ter pipelines de ETL ou ELT funcionando isoladamente, é essencial que esses processos estejam organizados, versionados e integrados a uma infraestrutura robusta. A orquestração permite que tenhamos controle e visibilidade sobre toda a jornada dos dados, desde a extração até a disponibilização para análise. Ferramentas como Apache Airflow, Jenkins, ou até soluções nativas de nuvem são fundamentais para agendar, monitorar e automatizar as execuções de jobs. Isso garante confiabilidade, padronização e facilidade na resolução de falhas. Além disso, a integração com o Git fortalece o versionamento e a rastreabilidade das alterações, tornando o processo mais seguro e colaborativo. E quando tudo isso está amarrado a uma infraestrutura planejada, seja on-premise, nuvem ou híbrida, conseguimos escalar com consistência, respeitando SLAs e boas práticas de engenharia de dados. Criar uma estrutura com orquestração não é apenas uma boa prática: é o alicerce para dados de qualidade e entregas confiáveis.

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5/20/2025, 9:59:19 AM

*A importância de uma Arquitetura de Dados bem planejada* Quando falamos em análise de dados, dashboards interativos e modelos preditivos, é fácil esquecer que tudo isso precisa se apoiar em uma base sólida: a arquitetura de dados. Sem uma estrutura bem definida, os dados se tornam um emaranhado difícil de controlar, cheio de retrabalhos, inconsistências e atrasos nas entregas. Um exemplo do que dá errado: Uma empresa decide acelerar sua estratégia de dados e começa a consumir informações diretamente de diferentes fontes — planilhas, sistemas legados, APIs — sem padronizar formatos, sem governança e sem processos de integração robustos. O resultado? Dados duplicados, divergentes, análises inconfiáveis e a clássica pergunta: "Qual é o dado certo?" Agora um exemplo positivo: Outra organização, antes de começar os projetos de BI e ciência de dados, define sua arquitetura: modelagem do Data Lake, camada de staging, catálogo de dados, políticas de segurança, integrações automatizadas com ETL e controle de qualidade. Tudo isso sustentado por uma visão clara de domínios e papéis de responsabilidade. O resultado é escalabilidade, confiança nos dados e agilidade nas decisões. *Conclusão:* Arquitetura de dados não é luxo, é a fundação. Investir tempo em planejar, desenhar e revisar essa base é o que permite que engenheiros, analistas e cientistas de dados trabalhem com eficiência e entreguem valor real ao negócio. Se queremos decisões inteligentes, precisamos começar com dados bem estruturados.

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5/25/2025, 1:25:59 PM

*Como as IAs estão transformando a forma como profissionais da saúde e ciências analisam seus próprios dados* Você já imaginou um nutricionista, farmacêutico, biólogo ou bioquímico conseguindo explorar os dados de suas pesquisas científicas com apoio de ferramentas de IA, mesmo sem saber programar? Essa é uma realidade cada vez mais presente. Hoje, com a ajuda de inteligências artificiais como o ChatGPT e outras plataformas baseadas em IA, esses profissionais conseguem rodar análises estatísticas no R ou Python, entender gráficos, testar hipóteses e validar suas ideias antes mesmo de levar tudo a um estatístico ou analista de dados. Essa primeira rodada de análise é extremamente poderosa. Ela permite que o profissional refine suas perguntas, enxergue padrões e aprofunde sua interpretação dos resultados. Ao chegar para discutir com um especialista, ele já tem um raciocínio estruturado, e isso economiza tempo, melhora o diálogo técnico e valoriza muito mais a pesquisa. É a tecnologia aproximando as pessoas do que antes parecia “coisa de programador”. E mais: democratizando o acesso ao pensamento analítico e ao poder dos dados. Estamos vivendo uma era onde todo profissional pode (e deve!) desenvolver uma camada de leitura de dados. E a IA está aqui como grande aliada nesse processo. Se você atua em áreas como saúde, biociências ou pesquisa e ainda não explorou essa possibilidade, fica aqui o convite: experimente. A próxima grande descoberta da sua carreira pode estar nos dados que você mesmo já tem. *E tem novidade vindo aí!* Em breve, vamos lançar um treinamento exclusivo voltado a profissionais como você, da nutrição, farmácia, biociências e áreas afins, que desejam aprender a explorar dados com a ajuda da inteligência artificial, de forma prática e acessível. #InteligenciaArtificial #CientistaDeDados #ChatGPT #Python #R #PesquisaCientífica #DadosNaSaúde #TransformaçãoDigital

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5/24/2025, 11:59:04 AM

*Filmes que Inspiram Profissionais de Dados: Conhecimento, Estratégia e Tomada de Decisão* O universo do cinema traz lições poderosas para quem atua com dados. Alguns filmes vão além do entretenimento e oferecem reflexões sobre lógica, ética, análise, inteligência artificial e liderança. competências fundamentais para engenheiros, analistas e cientistas de dados. Aqui vão alguns que valem a pena assistir: 1. O Jogo da Imitação (The Imitation Game) Alan Turing mostra como a análise matemática e o raciocínio lógico podem mudar o rumo da história. Um clássico para quem trabalha com algoritmos e criptografia. 2. Uma Mente Brilhante (A Beautiful Mind) A trajetória de John Nash reforça o poder da modelagem matemática e da abstração, além de tocar na importância da saúde mental em ambientes de alta performance. 3. O Homem que Mudou o Jogo (Moneyball) Baseado em fatos reais, esse filme mostra como o uso de estatísticas transformou o modo de montar um time de beisebol. Uma verdadeira aula de analytics aplicado. 4. Her Reflexão profunda sobre IA, linguagem natural e limites éticos da tecnologia. Um excelente ponto de partida para debates sobre o uso responsável da inteligência artificial. 5. Snowden Mostra o poder (e o risco) do acesso a grandes volumes de dados. Traz discussões importantes sobre segurança, privacidade e governança da informação. 6. Minority Report Antecipação de eventos com base em dados preditivos. Um filme que, mesmo sendo ficção, inspira profissionais a pensarem sobre responsabilidade e limitações dos modelos preditivos. 7. Matrix Um mergulho metafórico sobre o poder da informação, da manipulação de dados e da consciência digital. Ótimo para estimular o pensamento crítico. Esses filmes, com enredos distintos, reforçam uma verdade: quem trabalha com dados precisa entender mais do que técnicas. Precisa interpretar contextos, fazer boas perguntas e refletir sobre o impacto do que entrega. Se você atua ou quer atuar na área de dados, inclua esses títulos na sua lista, com o olhar de quem enxerga além do dashboard.

Prof. Grimaldo Oliveira

5/21/2025, 11:06:35 AM

*O que aprendi sobre análise de dados com o episódio “Smithereens” de Black Mirror* O episódio “Smithereens” nos mostra como a interligação de dados pode revelar não apenas comportamentos, mas contextos profundos de uma pessoa. E se olharmos com o olhar de um analista de dados, a trama é um exemplo realista e impactante de como dados dispersos podem ser conectados para gerar insights valiosos e até salvar vidas. Durante o sequestro do estagiário de uma big tech, a empresa rapidamente reconstrói o perfil do sequestrador, não só com dados da plataforma, mas cruzando registros públicos, redes sociais e até informações de aplicativos terceiros. Isso nos leva a alguns aprendizados poderosos: 1. Dados isolados contam histórias parciais. Foi a conexão entre bases, redes sociais, histórico de navegação, localização, registros policiais, que permitiu entender o real motivo por trás da ação do sequestrador. 2. Bases confiáveis são essenciais. A equipe da empresa usou fontes seguras e oficiais para confirmar a veracidade das informações, algo que todo projeto de análise deveria priorizar. 3. Análise contextual importa. Só entenderam o risco real e o comportamento do personagem quando incluíram o fator emocional e pessoal nos dados. Isso é análise com inteligência: ir além do óbvio. Encadeando os insights: Primeiro, identificaram o usuário; Depois, conectaram suas interações digitais a eventos da vida real; Por fim, interpretaram o contexto psicológico e social para antecipar seus passos. Comparando com o mundo real: Quantas tragédias poderiam ser evitadas se setores públicos e privados aplicassem essa inteligência analítica? Ações preventivas em saúde mental, segurança pública ou até mesmo evasão escolar poderiam ser mais eficazes com a leitura inteligente e ética de dados conectados. O episódio mostra que não é apenas sobre tecnologia, mas sobre entender pessoas a partir dos dados certos, com responsabilidade. Esse é o papel moderno da análise de dados.

Prof. Grimaldo Oliveira

5/18/2025, 4:36:00 PM

Jenkins e Airflow Automatizar processos de carga de dados é um dos passos mais importantes na maturidade de um projeto de engenharia de dados. Engenheiros de dados que atuam com ferramentas como Apache Hop, Pentaho Data Integration (PDI) e Talend têm à disposição poderosos recursos para criar pipelines robustas. Mas quando o desafio é escalar, acompanhar execuções, gerenciar logs, lidar com falhas e garantir recorrência com confiabilidade, a automação se torna essencial. É aí que entram ferramentas de orquestração como o Apache Airflow e Jenkins. 🔧 Com Jenkins, podemos agendar jobs, versionar os scripts, integrar com repositórios Git e criar notificações automáticas em caso de erro ou sucesso. 🌀 Com Airflow, podemos construir DAGs que representam a dependência entre os processos, definir retries automáticos, controlar SLAs e visualizar o status de execução de cada etapa da pipeline em tempo real. 🎯 O resultado? Mais controle, rastreabilidade, produtividade e governança. Além disso, menos carga operacional para as equipes. ➡️ Automatizar é garantir que os dados certos estejam disponíveis no tempo certo para quem precisa — com segurança e confiabilidade. Engenharia de dados não é só mover dados. É construir caminhos inteligentes para que o dado flua com qualidade.