Curso de Dbt Grátis Online com Certificado

Um engenheiro de dados ou analista de dados estrutura transformações de dados com SQL, automação de testes e controle de versão, entregando pipelines confiáveis prontos para análise e tomada de decisão. Essa profissão atua na etapa de transformação do ELT, organizando dados brutos de diferentes sistemas em informações integradas e testadas. Ela preenche o espaço entre a coleta de dados e o uso analítico, implementando regras de negócio que convertem números isolados em conhecimento acionável.

A rotina combina modelagem de dados, criação de testes automáticos, documentação de pipelines e resolução de qualidade. O profissional replica dados de fontes originárias, aplica limpeza e padronização, constrói dimensões e fatos para análise, e mantém todo o código versionado e rastreável. Trabalha com data warehouses, data lakes e plataformas analíticas como PostgreSQL, Snowflake, BigQuery e Databricks, convertendo complexidade técnica em estrutura sólida e reproduzível.

Este curso é para analistas, desenvolvedores, gestores de dados e profissionais de TI que enfrentam dados espalhados em scripts, planilhas e processos sem rastreabilidade. Se você lida com transformações de dados sem testes automáticos, documentação frágil ou impossibilidade de auditar mudanças, encontrará aqui a estrutura prática para resolver essas dores. O pré-requisito é conhecimento básico de SQL; quem domina bancos de dados relacionais e teve contato com ELT ou ETL aproveita mais.

Você aprende a aplicar engenharia de software ao desenvolvimento de transformações de dados usando o dbt Core, ferramenta gratuita e de código aberto. Ao longo das 240 horas de formação prática, trabalha com modelos reais de dimensões, fatos e marts, adiciona testes que evitam erros em produção, documenta pipelines de forma interativa e implementa boas práticas de CI/CD. O objetivo é que saia capaz de estruturar projetos dbt profissionais, escaláveis e confiáveis.

A matrícula é gratuita de verdade, sem pegadinha, asterisco escondido ou cobrança posterior. Você cria uma conta, inscreve-se no curso de Dbt e acessa 100% do conteúdo video-aulas, exercícios, documentação e avaliações sem pagar nada. O único custo opcional é o certificado digital profissional, emitido ao final caso deseje.

1. Acesse o catálogo de mais de 5.000 cursos gratuitos.
2. Busque "Dbt" ou navegue pela categoria Engenharia de Dados.
3. Clique em inscrever-se; a matrícula é imediata.
4. Acesse as aulas, baixe o material e avance no seu ritmo.
5. Complete os exercícios e as avaliações para progressão.
6. Ao final, emita o certificado digital se desejar (pagamento opcional).

Não há limite de tempo para conclusão. Você pode pausar, retomar, revisar quantas vezes quiser. Se tiver dúvidas durante o curso, acesse a central de ajuda ou entre em contato pelo e-mail de suporte.

Fundamentos SQL e arquitetura de dados: modelagem em fatos e dimensões, camadas de réplica, curadoria e análise, chaves naturais versus chaves substitutas, dimensões de alteração lenta, dimensões degeneradas. Você entende como estruturar um data warehouse e por que separar dados brutos de dados transformados.

Dbt Core e seu ecossistema: inicializa projetos com `dbt init`, configura conexão em `profiles.yml`, organiza modelos em diretórios, escreve SQL declarativo, executa com `dbt run` e `dbt build`. Adiciona testes genéricos (unicidade, ausência de nulos, relacionamentos, valores aceitos) e testes singulares personalizados. Integra o dbt a PostgreSQL, DuckDB e outras plataformas analíticas.

Boas práticas profissionais: macros para reutilizar lógica, snapshots para rastrear alterações históricas, CI/CD com GitHub Actions para testar a cada commit, documentação interativa com `dbt docs serve`. Aprende a organizar modelos staging, intermediate e mart, mantém código limpo e modular, e implementa controle de qualidade em toda a pipeline.

Engenharia analítica na prática: transforma dados brutos em conceitos de negócio, implementa regras que combinam múltiplas tabelas, corrige problemas de padronização (espaços, maiúsculas, preços com símbolos), reproduz e auditoria transformações. Trabalha com casos reais de correção de dados, incrementa modelos para otimizar reprocessamento e valida resultados com testes automáticos.

Estrutura de camadas: preserva dados brutos em uma camada de réplica exatamente como recebidos, sem alterações. A camada curada recebe transformações leves sobre essa cópia bruta. Quando a réplica contém dados defeituosos, a causa é corrigida no sistema de origem sempre que possível; enquanto isso, transformações entre as camadas limpam os dados. Fonte: QUALIDADE de DADOS com DBT: Guia Prático.

Modelagem dimensional: fatos representam processos ou eventos de negócio como pedidos, chamadas de suporte e saldos de estoque. Dimensões fornecem atributos que qualificam esses fatos: cliente, cidade, data, loja e fornecedor. Uma dimensão degenerada é um identificador mantido diretamente na tabela de fatos, permitindo identificar e contar entidades como faturas sem criar uma dimensão que cresça junto com os fatos. Fonte: DW - TUTORIAL 5: o que são dimensões no data warehouse?, Indicium Academy.

Testes automáticos integrados: o dbt suporta testes genéricos como unicidade, ausência de valores nulos, relacionamentos e valores aceitos, além de testes singulares em SQL. Uma transformação criada para corrigir dados também pode introduzir novos defeitos. Testes executados junto ao processamento ajudam a localizar a função responsável; após corrigi-la, o dbt run reprocessa as tabelas. Fonte: QUALIDADE de DADOS com DBT: Guia Prático.

Dimensões de alteração lenta: quando um cliente troca de cidade, por exemplo, o data warehouse precisa definir como representar o novo valor sem perder a interpretação histórica. No tipo dois, cada mudança gera uma nova linha e uma nova chave substituta, mantendo o mesmo identificador de negócio. Períodos de vigência permitem que a tabela de fatos aponte para a versão dimensional válida na data do evento. Fonte: DW - TUTORIAL 5: o que são dimensões no data warehouse?, Indicium Academy.

Execução e documentação: o comando dbt run compila modelos SQL, resolve dependências e cria tabelas ou views. O dbt build amplia isso ao incluir testes. Depois de gerar a documentação, `dbt docs serve` visualiza o projeto em um site local interativo, mostrando grafo de linhagem, detalhes de modelos, colunas, macros, testes e descrições. Fonte: dbt Core com PostgreSQL - Transformação de Dados na Prática em 10 MINUTOS!

O conceito de data warehouse surgiu na década de 1980 para integrar dados de diversas fontes em um modelo comum, reduzindo redundâncias e a proliferação de sistemas isolados de apoio à decisão. Desde então, a profissão evoluiu de ETL puro (extração, transformação, carga sequenciais) para ELT (carga primeiro, transformação depois). Essa mudança aproveitou o aumento de poder computacional dos bancos de dados analíticos, permitindo transformações mais rápidas e flexíveis. Fonte: DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge 2nd Edition.

ETL é o processo de extrair, transformar e carregar dados entre aplicações ou organizações. Uma área física de staging favorece auditoria e reinício a partir de etapas intermediárias, mas consome armazenamento e adiciona operações de leitura e escrita, sendo menos adequada quando a latência precisa ser mínima. Na arquitetura de uma fábrica de informações corporativas, aplicações alimentam data warehouses e repositórios operacionais para análise; a área de staging fica entre as fontes e destinos, concentrando as operações. Fonte: DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge 2nd Edition.

Engenharia analítica é a disciplina que transforma dados brutos de diferentes sistemas em informações prontas para análise e tomada de decisão. Manter regras de transformação espalhadas por scripts e planilhas dificulta rastreabilidade, reprodução de resultados, padronização e testes. O dbt concentra-se na etapa de transformação do ELT, permitindo aplicar controle de versão, modularidade e testes ao código de dados. Fonte: Data Engineering with dbt: A practical guide to building a cloud-based pragmatic and dependable data platform with SQL.

Regra de negócio é qualquer operação que transforma ou combina dados para produzir novos dados, desde cálculos simples até lógica distribuída entre vários modelos. Os fundamentos para construir uma plataforma de dados incluem SQL, configuração do ambiente, modelagem de dados e engenharia analítica. Fonte: Data Engineering with dbt: A practical guide to building a cloud-based pragmatic and dependable data platform com SQL.

Profissionais em dados no Brasil recebem salários compatíveis com especialidades técnicas, influenciados por experiência, tamanho da empresa e setor. A remuneração tende a crescer com proficiência em ferramentas modernas como dbt, BigQuery, Snowflake e demonstração de impacto nos projetos. Iniciantes com SQL sólido e formação prática começam em faixas mais modestas; profissionais com histórico de pipelines complexos e automação de testes comandam prêmios significativos.

O crescimento de profissionais de dados no Brasil acompanha a transformação digital das empresas. À medida que mais organizações adotam data warehouses e automação analítica, a demanda por engenheiros qualificados sobe, puxando salários junto.

O curso é gratuito porque faz parte de uma estratégia de educação aberta em tecnologia. Nosso catálogo contém mais de 5.000 cursos livres de engenharia, gestão, design, idiomas e especialidades técnicas. Acreditamos que conhecimento de qualidade não deve estar trancado atrás de muros de preço, especialmente em áreas como engenharia de dados, onde profissionais enfrentam barreira genuína de acesso a mentoria e prática profissional.

O custo operacional é coberto por parcerias, doações e uma pequena taxa sobre serviços complementares, como certificados digitais ou programas de carreira acelerada. A matrícula inicial é 100% gratuita. Você só paga se resolver emitir um certificado profissional assinado digitalmente, verificável por QR code e válido para portfólio. Tudo o resto permanece grátis: aulas, exercícios, avaliações, documentação e acesso vitalício ao material.

Este é um curso livreEste é um curso livre, com certificado de conclusão, e não substitui formação técnica ou superior. Ele não concede título que substitua formação formal nem oferece vínculo profissional com órgãos reguladores. O certificado deste curso é um documento de participação e aprendizagem, válido para portfólio, LinkedIn e demonstração de proficiência, mas não para requisitos formais legais.

O curso não é adequado se você:

• Procura qualificação formal para concurso ou regularização profissional vinculada ao MEC.
• Não tem nenhuma experiência com SQL ou bancos de dados relacionais (o pré-requisito é SQL básico).
• Espera aprender estatística avançada, aprendizado de máquina ou visualização de dados (o foco é transformação de dados com dbt).
• Quer se especializar apenas em linguagens de programação como Python ou Java, deixando dados de lado.
• Precisa de mentoria individual ou atendimento personalizado; o curso é autodirigido com suporte via central de ajuda.

Se você possui SQL sólido, interesse em estruturar dados, capacidade de aprender autossuficientemente e disponibilidade para as 240 horas de estudo, este curso entrega exatamente o que promete: competência prática em dbt, testes automáticos, documentação e engenharia analítica.

Ao concluir o curso, você recebe um certificado digital profissional assinado e verificável por QR code. O documento registra seu nome, a data de conclusão, a carga horária total (240 horas) e um número único de validação. Você pode compartilhá-lo no LinkedIn, anexar ao currículo ou apresentar a empregadores como comprovação de aprendizagem.

O crachá digital (badge) é um selo padronizado que resume suas conquistas: lê-se "Engenheiro de Dados / Analista de Dados, Especialista em dbt". Pode ser inserido em assinaturas de e-mail, perfis profissionais e documentos para sinalizar expertise. Ambos (certificado e crachá) são verificáveis: clique no link e confirme a autenticidade sem intermediários.

Este certificado não é registro profissional em órgãos reguladores, pois curso livre não substitui formação técnica ou superior reconhecida. Ele é um comprovante de que você completou um programa estruturado e aprendeu as competências descritas. Muitos profissionais o usam para demonstrar especialização além da graduação ou para abrir portas em processos seletivos onde a prática importa mais que o título formal.

Certificado: após concluir todas as aulas e passar nas avaliações, você recebe uma notificação. Acesse sua conta, vá a "Meus Cursos" e clique em "Emitir Certificado". O documento é gerado em PDF em português, com número de validação único. A emissão é instantânea; você pode baixar, imprimir ou compartilhar em qualquer formato.

Versão em inglês: a partir do certificado em português, solicite a tradução pela central de ajuda. O processo leva até 48 horas. A versão inglesa carrega o mesmo número de validação, permitindo que qualquer pessoa verifique a autenticidade em qualquer idioma. Útil para oportunidades internacionais ou currículo em inglês.

Declaração de matrícula: se você precisa comprovar inscrição antes de concluir (para rematrícula, aprovação de superior, etc.), solicite pelo menu de conta. A declaração informa data de inscrição, carga horária do curso, progresso atual e status esperado de conclusão. É emitida em até 24 horas e contém um código verificável.

Todos os documentos são enviados por e-mail de conta registrada. Se não receber, verifique spam ou acesse a seção de downloads na sua conta. Nenhum deles exige pagamento adicional além da taxa opcional do certificado inicial.

Depois de dominar dbt e transformação de dados, expanda sua expertise com cursos que cobrem o ecossistema analítico completo.

Análise de Dados e Power BI: complementa dbt ao ensinar como extrair insights dos dados que você estruturou. Aprenda a criar dashboards interativos, relatórios executivos e visualizações que comunicam descobertas. O Power BI integra-se a data warehouses, permitindo que você puxe dados de seus pipelines dbt direto para painéis. Ideal se quer entender a jornada completa de dados até decisão.

Banco de Dados e Engenharia Analítica: aprofunda a teoria de modelagem dimensional, ciclos de vida de dados, arquitetura Data Vault e otimização de consultas. Você aprende a projetar data warehouses desde o zero, decidir entre PostgreSQL, BigQuery, Snowflake e outras plataformas, e governar dados em escala. Complementa dbt ao expandir o contexto arquitetônico onde sua transformação vive.

IA Generativa aplicada a dados: explore como usar modelos de linguagem para gerar código SQL, documentação automática e análises exploratórias. Integre ChatGPT ou modelos abertos ao seu pipeline dbt para enriquecer transformações e acelerar prototipagem. Combina engenharia de dados com IA, abrindo caminhos para automação avançada.