Um hub organizado de cursos de IA generativa, seleções de artigos de pesquisa, materiais para entrevistas e notebooks de código, estruturado por jornada e nível de habilidade.
29,9 mil6 milHTMLMITAtualizado há 7 dias
DataExpert-io/data-engineer-handbook
Manual curado e repleto de links, com livros, comunidades, cursos, ferramentas, blogs e recursos de aprendizado para engenharia de dados.
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- 44,565
- Forks
- 9,361
- Issues abertas
- 48
- Último commit
- há 3 meses
O que é?
O Data Engineering Handbook é uma grande lista curada de recursos para quem está aprendendo ou trabalhando com engenharia de dados. Os links são organizados em seções sobre roteiros para começar, materiais de bootcamp, livros recomendados, comunidades, newsletters, podcasts, glossários, certificações e cursos.
A seção de ferramentas organiza o campo por categoria, incluindo plataformas de orquestração como Airflow, Dagster e Prefect, formatos de tabela para lakehouse como Apache Iceberg e Delta Lake, data warehouses e engines OLAP como ClickHouse e DuckDB, além de ferramentas de integração e qualidade de dados. Ela também lista blogs de engenharia de grandes empresas, whitepapers sobre engenharia de dados e um diretório de criadores no YouTube, LinkedIn e outras redes sociais.
O repositório é voltado tanto para iniciantes que buscam um ponto de partida estruturado quanto para profissionais que querem encontrar rapidamente um recurso ou uma categoria específica de ferramentas. Ele é mantido junto com o material de bootcamp da DataExpert.io, e muitos itens levam a esse e a outros cursos pagos ou gratuitos.
Recursos principais
- 01Seções organizadas com livros, comunidades, newsletters, podcasts e glossários
- 02Links categorizados para ferramentas de orquestração, lakehouse, data warehouse, OLAP e qualidade de dados
- 03Coleções de blogs de engenharia de empresas como Netflix, Uber e Airbnb
- 04Listas de whitepapers sobre engenharia de dados e provas de certificação
- 05Diretório de criadores de conteúdo sobre engenharia de dados no YouTube, LinkedIn, X, Instagram e TikTok
Casos de uso
- Encontrar um caminho de aprendizado estruturado para começar na engenharia de dados
- Descobrir quais ferramentas existem para uma etapa específica, como orquestração ou qualidade de dados
- Localizar artigos fundamentais e livros de referência para se aprofundar no assunto
- Escolher comunidades, newsletters ou podcasts para acompanhar as novidades do setor
Antes de usar
- O repositório é uma lista selecionada de links e recursos, não um software instalável.
- O repositório não tem uma licença especificada.
Em coleções
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é data-engineer-handbook?
- Manual curado e repleto de links, com livros, comunidades, cursos, ferramentas, blogs e recursos de aprendizado para engenharia de dados. O Data Engineering Handbook é uma grande lista curada de recursos para quem está aprendendo ou trabalhando com engenharia de dados. Os links são organizados em seções sobre roteiros para começar, materiais de bootcamp, livros recomendados, comunidades, newsletters, podcasts, glossários, certificações e cursos.
- data-engineer-handbook é gratuito? Qual é a licença?
- data-engineer-handbook não declara licença. O código é público, mas sem licença você não tem permissão explícita para reutilizá-lo; fale com o autor antes de depender dele.
- data-engineer-handbook ainda é mantido?
- Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de data-engineer-handbook foi em 3 de ago. de 2026.
- Para que posso usar data-engineer-handbook?
- Encontrar um caminho de aprendizado estruturado para começar na engenharia de dados Descobrir quais ferramentas existem para uma etapa específica, como orquestração ou qualidade de dados Localizar artigos fundamentais e livros de referência para se aprofundar no assunto Escolher comunidades, newsletters ou podcasts para acompanhar as novidades do setor
- Onde consigo data-engineer-handbook?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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