Python para Engenharia de Dados

O Python que um engenheiro de dados usa de verdade.

Cursos genéricos de Python gastam dez horas em list comprehensions e nunca tocam num pipeline. O DataForge faz o oposto: cada lição de Python é um pedaço real de engenharia de dados — ingerir uma API, validar com Pydantic, escrever um job PySpark, agendar no Airflow, testar com pytest.
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O que você vai aprender

  • Python idiomático para pipelines — type hints, dataclasses, context managers, generators para dados em stream.
  • Validação de dados com Pydantic v2 — pegar linhas ruins antes que envenenem o warehouse.
  • HTTP & APIs com requests e httpx — paginação, retries com tenacity, rate limiting.
  • PySpark — DataFrame API, window functions, particionamento e como ler planos de execução.
  • Orquestração — operators de Airflow e Dagster em Python puro.
  • SDKs de nuvem — boto3, google-cloud-storage, azure-storage-blob.
  • Testes — fixtures de pytest para pipelines, mock de S3 com moto, qualidade de dados com Great Expectations.

Por que DataForge para Python de dados

Caça-bugs em código real. Você não vai assistir um vídeo sobre try/except — vai consertar uma DAG do Airflow que silenciosamente perde 3% das linhas por um TimeoutError não tratado.

Lições de 5 minutos. Um café, um conceito, uma vitória. O sistema de streak garante que você apareça todo dia.

Stack real. O mesmo Python que você escreve numa startup Series B ou num time de plataforma de FAANG — não exemplo de brinquedo em Jupyter.

Um plano de 6 semanas

  1. Semana 1. Python idiomático + venvs + uv/poetry.
  2. Semana 2. APIs + Pydantic + primeiro script de ingestão.
  3. Semana 3. SQL a partir de Python (SQLAlchemy + psycopg) + pipeline no Postgres.
  4. Semana 4. Fundamentos de PySpark num cluster Spark local em Docker.
  5. Semana 5. Airflow — sua primeira DAG agendada com retries e SLAs.
  6. Semana 6. pytest + CI — entregar um pipeline testado no GitHub Actions.

FAQ

Por que Python é a linguagem padrão para engenheiros de dados?
Python é a língua franca de dados: todo orquestrador (Airflow, Dagster, Prefect), framework de transformação (dbt-core, PySpark, Polars) e SDK de nuvem (boto3, google-cloud, azure-sdk) expõe uma API em Python. Saber Python destrava todo o data stack moderno.
Preciso ser um expert em Python antes de aprender engenharia de dados?
Não. Você precisa de fundamentos sólidos — tipos, comprehensions, tratamento de erros, ambientes virtuais, type hints e a biblioteca padrão (datetime, json, pathlib, itertools). O DataForge ensina o Python que um engenheiro de dados usa de verdade, não Python genérico.
Python ou SQL — o que aprender primeiro?
SQL primeiro, Python depois. SQL paga o aluguel em qualquer vaga de dados. Python é o que te leva além de uma query: pipelines, APIs, testes e orquestração. O DataForge organiza nessa ordem.
Quais bibliotecas Python um engenheiro de dados precisa dominar?
O núcleo é pequeno: requests, pydantic, SQLAlchemy ou psycopg, pandas ou Polars, PySpark, boto3 (ou o equivalente GCP/Azure) e pytest. Adicione o orquestrador do seu time (Airflow / Dagster) e você cobre 95% do trabalho real.
PySpark é Python puro ou preciso aprender Scala também?
PySpark é suficiente para a grande maioria das vagas de engenharia de dados em 2026. Scala só importa se você for ajustar internals do Spark numa empresa estilo FAANG. O DataForge ensina PySpark com os idioms usados em lakehouses de produção.

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