Visão Geral

Curso Lakehouse em Producao com Governanca e Qualidade. Este curso aborda a operação de arquiteturas Lakehouse em ambientes produtivos, com foco em governança de dados, qualidade, segurança, auditoria e confiabilidade. O aluno aprenderá como estruturar camadas de dados, aplicar controles de acesso, garantir qualidade e rastreabilidade, além de preparar pipelines e tabelas Lakehouse para uso corporativo, atendendo requisitos técnicos, regulatórios e de negócio.

Objetivo

Após realizar este Curso Lakehouse em Produção com Governança e Qualidade, você será capaz de:

• Operar arquiteturas Lakehouse em ambientes produtivos
• Implementar governança de dados em plataformas Lakehouse
• Aplicar controles de qualidade e validação de dados
• Estruturar camadas Bronze, Silver e Gold de forma governada
• Garantir rastreabilidade, auditoria e linhagem de dados
• Implementar segurança e controle de acesso a dados
• Preparar pipelines confiáveis e observáveis
• Atender requisitos de compliance e boas práticas corporativas

Publico Alvo

•  
• Engenheiros de dados
• Arquitetos de dados
• Analytics engineers
• Profissionais de BI e plataformas de dados
• Profissionais de TI responsáveis por dados em produção
•  

Pre-Requisitos

• Conhecimentos sólidos de engenharia de dados
• Experiência com pipelines ETL ou ELT
• Noções de arquiteturas de dados modernas
• Familiaridade com ambientes distribuídos
• Conhecimento básico de SQL e Python

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Lakehouse Production Fundamentals

1. Production data platform requirements
2. Characteristics of enterprise Lakehouse
3. Batch and incremental processing
4. Operational challenges

Module 2: Data Governance Foundations

1. What is data governance
2. Governance frameworks
3. Roles and responsibilities
4. Policies and standards

Module 3: Lakehouse Data Modeling

1. Bronze, Silver and Gold layers
2. Table design strategies
3. Schema evolution
4. Data contracts

Module 4: Data Quality Management

1. Data quality dimensions
2. Validation rules
3. Data profiling
4. Quality monitoring

Module 5: Metadata, Lineage and Catalog

1. Metadata management
2. Data lineage concepts
3. Data catalogs
4. Discoverability and documentation

Module 6: Security and Access Control

1. Authentication and authorization
2. Role-based access control
3. Data masking and encryption
4. Secure data sharing

Module 7: Reliability and Observability

1. Monitoring pipelines
2. Logging and metrics
3. Incident handling
4. Backfill and recovery strategies

Module 8: Compliance and Auditability

1. Regulatory requirements
2. Audit trails
3. Data retention policies
4. Privacy and compliance controls

Module 9: Operating Lakehouse at Scale

1. Performance optimization
2. Cost management
3. Environment isolation
4. Scaling strategies

Module 10: Best Practices and Real-World Scenarios

1. End-to-end governed Lakehouse
2. Common pitfalls
3. Maturity models
4. Preparing for advanced governance