Engenheiro de Dados: O Que Faz, Salário, Formação e Dificuldades da Carreira
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Descubra o que faz um engenheiro de dados, qual é o seu salário, a formação necessária e se essa profissão é realmente difícil. Saiba tudo sobre essa carreira em alta demanda!
1. O que faz um engenheiro de dados?
O engenheiro de dados é o profissional encarregado de projetar, construir e manter infraestruturas para armazenar, processar e organizar grandes quantidades de informações. Seu papel é fundamental para disponibilizar dados de forma estruturada e acessível, facilitando o trabalho de cientistas de dados, analistas e outras equipes que dependem de dados confiáveis.
Principais atividades:
- Criar e gerenciar pipelines de dados (processos de ETL/ELT)
- Garantir a qualidade e integridade das informações
- Trabalhar com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL)
- Integrar diversas fontes de dados em arquiteturas unificadas
- Implementar soluções de Big Data e processamento distribuído
Para lidar com esses desafios, ferramentas como Apache Spark, Databricks, AWS, Google BigQuery, Azure Data Factory, Python e SQL são presença constante no dia a dia.
2. Qual é o salário de um engenheiro de dados?
A faixa salarial varia de acordo com fatores como experiência, localização e empresa. No Brasil, uma média aproximada pode ser:
- Júnior (0–2 anos): R$ 6.000 a R$ 10.000/mês
- Pleno (3–5 anos): R$ 10.000 a R$ 18.000/mês
- Sênior (5+ anos): R$ 18.000 a R$ 30.000/mês
Empresas internacionais ou vagas remotas podem pagar acima de US$ 100.000/ano. Aqueles que dominam tecnologias de nuvem (AWS, Azure, GCP) e arquiteturas de dados de alta performance podem atingir rendimentos ainda mais elevados.
3. Qual a formação necessária?
Não há uma única graduação específica para se tornar engenheiro de dados, mas as mais comuns incluem:
- Ciência da Computação
- Engenharia da Computação
- Sistemas de Informação
- Matemática ou Estatística
Muitos profissionais também migram de áreas como Administração, Engenharia tradicional ou até Economia, adquirindo, depois, as habilidades técnicas essenciais: SQL, Python, Spark, ETL e computação em nuvem.
Para acelerar a trajetória, vale investir em cursos online, bootcamps e certificações como:
- AWS Certified Data Analytics
- Microsoft Azure Data Engineer
- Google Cloud Professional Data Engineer
4. É difícil ser engenheiro de dados?
A carreira de engenharia de dados traz desafios, mas não é intransponível. Entre as maiores dificuldades, destacam-se:
- Curva de aprendizado íngreme: É preciso assimilar conceitos de Big Data, bancos distribuídos e arquiteturas de processamento paralelo.
- Atualização constante: Novas ferramentas e serviços de nuvem surgem rapidamente.
- Experiência prática: Projetos reais, contribuições open-source e freelancing podem ajudar a obter vivência prática, muito valorizada pelas empresas.
Com dedicação, um método de estudos estruturado e prática contínua, é totalmente viável se destacar na área.
5. Leitura recomendada e dicas para avançar
Para quem deseja aprofundar seus conhecimentos de forma prática e objetiva, confira alguns eBooks que podem ajudar:
- Microsoft Fabric: 50 Dicas Essenciais Para Engenheiros de Dados
Ideal para entender como o Microsoft Fabric, o OneLake e o Power BI DirectLake Mode podem turbinar seus projetos de dados. - 50 Hacks Para Engenheiros de Dados: Certificação AWS e Soluções Práticas
Focado em AWS Glue, Redshift, Kinesis e boas práticas de certificação AWS. - PySpark na Prática: 500 Comandos e Funções para Engenharia de Dados em Escala
Guia completo para manipulação e análise de dados em larga escala usando Spark. - Domine o DAX: Seu Guia Completo para a Sintaxe de Funções no Power BI
Aprenda a criar fórmulas e medidas avançadas em DAX para relatórios e dashboards poderosos. - Desenvolvendo ETL Eficiente com AWS Glue e Python: Guia Prático
Foque em pipelines ETL com AWS Glue, integrando Python, S3 e Redshift para soluções escaláveis.
Conclusão
A Engenharia de Dados é uma das áreas mais promissoras do mercado de tecnologia, oferecendo remunerações atrativas e oportunidades de crescimento constantes. Embora existam desafios técnicos, o caminho se torna mais fácil com estudo direcionado, prática em projetos reais e a atualização constante em novas ferramentas.
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