Visão Geral

Este curso apresenta uma abordagem profunda e técnica sobre o uso da linguagem Mojo aplicada à Engenharia de Dados moderna, com foco em construção de pipelines de dados de altíssimo desempenho. Ao longo do curso, o aluno aprenderá como combinar a produtividade do ecossistema Python com a performance próxima ao baixo nível oferecida pelo Mojo, explorando paralelismo, controle explícito de memória, vetorização e integração com sistemas distribuídos. O curso cobre desde fundamentos da linguagem até arquiteturas avançadas de pipelines, processamento em batch e streaming, otimização de throughput e latência, além de estratégias para lidar com grandes volumes de dados em ambientes corporativos e de missão crítica.

Objetivo

Após realizar este curso Mojo para Data Engineering: Pipelines de Dados Ultrarrápidos, você será capaz de:

• Projetar e implementar pipelines de dados altamente performáticos utilizando Mojo
• Aplicar técnicas avançadas de paralelismo e concorrência em pipelines de dados
• Otimizar uso de memória e CPU para processamento de grandes volumes de dados
• Integrar Mojo com ecossistemas de dados existentes baseados em Python
• Construir pipelines de dados escaláveis com baixa latência e alto throughput
• Avaliar e aplicar estratégias de otimização para workloads intensivos em dados

Publico Alvo

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• Engenheiros de Dados
• Desenvolvedores Python que atuam com dados
• Engenheiros de Software interessados em alto desempenho
• Arquitetos de Dados
• Profissionais de Big Data e Analytics
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Pre-Requisitos

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• Conhecimentos sólidos em Python
• Noções de Engenharia de Dados e pipelines
• Familiaridade com conceitos de processamento de dados em batch e streaming
• Conhecimentos básicos de sistemas distribuídos
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Mojo for Data Engineering

1. Overview of Mojo Language
2. Mojo vs Python for Data Workloads
3. Performance Characteristics and Use Cases

Module 2: Mojo Language Fundamentals

1. Syntax and Core Concepts
2. Strong Typing and Memory Semantics
3. Control Flow and Data Structures

Module 3: High-Performance Data Processing

1. Vectorization and SIMD Concepts
2. Parallel Execution Models
3. Memory Management for Large Datasets

Module 4: Building Data Pipelines with Mojo

1. Pipeline Architecture Design
2. Batch Data Processing Pipelines
3. Streaming Data Processing Concepts

Module 5: Integration with Python Data Ecosystem

1. Interoperability with Python Code
2. Using Pandas and Arrow with Mojo
3. Migrating Python Pipelines to Mojo

Module 6: Scalability and Distributed Pipelines

1. Designing Scalable Pipelines
2. Parallel Data Ingestion and Transformation
3. Handling Large-Scale Data Sources

Module 7: Performance Optimization and Benchmarking

1. Profiling Mojo Data Pipelines
2. Throughput and Latency Optimization
3. Benchmarking Against Traditional Pipelines

Module 8: Production-Ready Data Pipelines

1. Error Handling and Fault Tolerance
2. Monitoring and Observability
3. Best Practices for Production Deployment