Analytics Engineering

Engenharia de Analytics

Engenharia de Analytics

Engenharia de Analytics

95.4%

Dos alunos atingiram seu objetivo profissional

95.4%

Dos alunos atingiram seu objetivo profissional

11.000+

Alunos estudaram Data Analytics com a gente desde 2012

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O curso de Analytics Engineering (Engenharia de Analytics) da DNC prepara profissionais para trabalhar na interseção entre dados, engenharia e negócio. O aluno aprende a dominar SQL em alto nível, modelagem de dados, dbt, pipelines modernos, automações e ferramentas essenciais do ecossistema de dados, além de entender profundamente como transformar informações em produtos analíticos confiáveis e escaláveis. É uma formação voltada para quem quer construir a camada de dados que sustenta decisões estratégicas dentro das empresas.

Ao longo do programa, o aluno desenvolve domínio técnico em SQL avançado,
Python aplicado, dbt, versionamento com Git, orquestração com Airflow, automações com n8n, análises em Deepnote, uso de cloud (AWS/GCP), métodos de qualidade de dados, dashboards analíticos e fundamentos de BI. Também aprende boas práticas de engenharia, testes, documentação e estruturação de ambientes modernos de dados, além de aplicar IA, agentes e automações para acelerar o trabalho analítico.

Com essa formação, o profissional sai preparado para atuar em vagas como Analytics Engineer, Data Analyst nível avançado, Data Engineer júnior, BI Developer e funções em times de produto, dados e tecnologia. O aluno se torna capaz de construir pipelines sólidos,
organizar o data warehouse, criar modelos confiáveis, automatizar fluxos analíticos e entregar dados prontos para consumo — garantindo qualidade, governança e velocidade para o negócio.

O curso de Analytics Engineering (Engenharia de Analytics) da DNC prepara profissionais para trabalhar na interseção entre dados, engenharia e negócio. O aluno aprende a dominar SQL em alto nível, modelagem de dados, dbt, pipelines modernos, automações e ferramentas essenciais do ecossistema de dados, além de entender profundamente como transformar informações em produtos analíticos confiáveis e escaláveis. É uma formação voltada para quem quer construir a camada de dados que sustenta decisões estratégicas dentro das empresas.

Ao longo do programa, o aluno desenvolve domínio técnico em SQL avançado, Python aplicado, dbt, versionamento com Git, orquestração com Airflow, automações com n8n, análises em Deepnote, uso de cloud (AWS/GCP), métodos de qualidade de dados, dashboards analíticos e fundamentos de BI. Também aprende boas práticas de engenharia, testes, documentação e estruturação de ambientes modernos de dados, além de aplicar IA, agentes e automações para acelerar o trabalho analítico.

Com essa formação, o profissional sai preparado para atuar em vagas como Analytics Engineer, Data Analyst nível avançado, Data Engineer júnior, BI Developer e funções em times de produto, dados e tecnologia. O aluno se torna capaz de construir pipelines sólidos, organizar o data warehouse, criar modelos confiáveis, automatizar fluxos analíticos e entregar dados prontos para consumo — garantindo qualidade, governança e velocidade para o negócio.

Público-alvo

Pra quem é recomendado este curso?

Público-alvo

Pra quem é recomendado este curso?

Público-alvo

Pra quem é recomendado este curso?

Faixa Branca

Em alguns casos

Se você já tem familiaridade com o digital e está disposto a estudar com mais profundidade, pode ser para você! Olhe também o DNC hub, pode ser uma boa escolha.

Faixa Branca

Em alguns casos

Se você já tem familiaridade com o digital e está disposto a estudar com mais profundidade, pode ser para você! Olhe também o DNC hub, pode ser uma boa escolha.

Faixa Branca

Em alguns casos

Se você já tem familiaridade com o digital e está disposto a estudar com mais profundidade, pode ser para você! Olhe também o DNC hub, pode ser uma boa escolha.

Faixa Roxa

Recomendado

Melhor momento de carreira para estudar e se alavancar. Se dedicando a chances de você ir para a faixa azul rapidamente é muito alta. Pode ir com tudo!

Faixa Roxa

Recomendado

Melhor momento de carreira para estudar e se alavancar. Se dedicando a chances de você ir para a faixa azul rapidamente é muito alta. Pode ir com tudo!

Faixa Roxa

Recomendado

Melhor momento de carreira para estudar e se alavancar. Se dedicando a chances de você ir para a faixa azul rapidamente é muito alta. Pode ir com tudo!

Faixa Azul

Recomendado

Recomendado principalmente se você quer ir para cargos de liderança, que precisam de um nível técnico mais avançado. Ou se você está buscando migrar de área - neste caso, você terá que se dedicar mais para acompanhar.

Faixa Azul

Recomendado

Recomendado principalmente se você quer ir para cargos de liderança, que precisam de um nível técnico mais avançado. Ou se você está buscando migrar de área - neste caso, você terá que se dedicar mais para acompanhar.

Faixa Azul

Recomendado

Recomendado principalmente se você quer ir para cargos de liderança, que precisam de um nível técnico mais avançado. Ou se você está buscando migrar de área - neste caso, você terá que se dedicar mais para acompanhar.

Sobre o curso

Entenda nos detalhes como funciona o curso

Sobre o curso

Entenda nos detalhes como funciona o curso

Encontros ao vivo (5h/semana)

São 2 encontros ao vivo por semana. Segunda e quarta-feira, das 19h às 21h30. Realizados por professores de mercado - que ensinam e tiram dúvidas. As aulas ficam gravadas na plataforma, disponibilizadas 24h após cada encontro.

Auto-estudo (2h/semana)

Toda semana os alunos estudam materiais complementares que consolidam o conhecimento visto na semana. Estes estudos são aulas gravadas, playbooks, artigos, estudos de caso, revisão e exercícios.

Projetos práticos

Ao longo do curso os alunos realizam 2 projetos. O middle project, que acontece na metade do curso - com duração de 2 semanas. E o final project, no final do curso - com duração de 6 semanas. Sempre com mentores auxiliando.

Professores do mercado

Acreditamos que os professores devem ensinar o que possuem experiência e prática. Por isso, nossos professores são: gerentes, heads, diretores, executivos de grandes empresas - makers! que constroem o mercado.

Conteúdo Programático

Ementa Completa

Conteúdo Programático

Ementa Completa

Conteúdo Programático

Ementa Completa

Matéria 1 - SQL Avançado

Encontros: 6

(A habilidade nº1 exigida em 95% das vagas)

Conteúdo:

  • SQL avançado: CTEs, subqueries, window functions, recursive queries

  • Otimização: query tuning, indexes, partitions

  • Pipelines SQL em cloud (BigQuery/Snowflake/Redshift)

  • Data profiling e debugging

  • Medições, agregações, cálculos complexos

  • SQL + AI: Vibe Coding, copilots, query rewrite

  • Laboratórios com datasets de verdade

Matéria 1 - SQL Avançado

Encontros: 6

(A habilidade nº1 exigida em 95% das vagas)

Conteúdo:

  • SQL avançado: CTEs, subqueries, window functions, recursive queries

  • Otimização: query tuning, indexes, partitions

  • Pipelines SQL em cloud (BigQuery/Snowflake/Redshift)

  • Data profiling e debugging

  • Medições, agregações, cálculos complexos

  • SQL + AI: Vibe Coding, copilots, query rewrite

  • Laboratórios com datasets de verdade

Matéria 2 - Modelagem Kimball

Encontros: 4

O aluno aprende a transformar conteúdo em dinheiro:

  • Conteúdo por intenção (Demand Gen + Demand Capture)

  • Conteúdo para TOFU, MOFU e BOFU

  • Copywriting de alta conversão (frameworks comprovados)

  • Landing Pages que convertem

  • Email e Nurturing

  • Conteúdo para mídia paga

  • Conteúdo para CRM (mensagens, scripts, follow-up)

  • Autoridade e prova social

  • IA para produção de conteúdo (prompt engineering)

Matéria 2 - Modelagem Kimball

Encontros: 4

O aluno aprende a transformar conteúdo em dinheiro:

  • Conteúdo por intenção (Demand Gen + Demand Capture)

  • Conteúdo para TOFU, MOFU e BOFU

  • Copywriting de alta conversão (frameworks comprovados)

  • Landing Pages que convertem

  • Email e Nurturing

  • Conteúdo para mídia paga

  • Conteúdo para CRM (mensagens, scripts, follow-up)

  • Autoridade e prova social

  • IA para produção de conteúdo (prompt engineering)

Matéria 3 - DBT / Airflow

Encontros: 3

(DBT aparece em 88% das vagas)

Conteúdo:

  • Modelos: staging, intermediate, marts

  • Seeds, snapshots

  • Tests: schema, generic, unit tests

  • Macros Jinja avançadas

  • Documentação e lineage

  • Deploy com Git + CI/CD

  • Integração com Airflow e cloud

Matéria 3 - Model. de Canais

Encontros: 3

(DBT aparece em 88% das vagas)

Conteúdo:

  • Modelos: staging, intermediate, marts

  • Seeds, snapshots

  • Tests: schema, generic, unit tests

  • Macros Jinja avançadas

  • Documentação e lineage

  • Deploy com Git + CI/CD

  • Integração com Airflow e cloud

Matéria 4 - Python / Pipeline

Encontros: 3

Conteúdo:

  • Python profissional: módulos, scripts, logging, virtual envs

  • Pandas, NumPy, datetime

  • Funções para ETL/ELT

  • Conexões com APIs (requests)

  • Automação com scripts agendados

  • Pytest: testes básicos

  • Ambientes colaborativos: Deepnote

Matéria 4 - Python / Pipeline

Encontros: 3

Conteúdo:

  • Python profissional: módulos, scripts, logging, virtual envs

  • Pandas, NumPy, datetime

  • Funções para ETL/ELT

  • Conexões com APIs (requests)

  • Automação com scripts agendados

  • Pytest: testes básicos

  • Ambientes colaborativos: Deepnote

Matéria 5 - Automação

Encontros: 3

Conteúdo:

  • Airflow fundamentals

  • DAGs, operators, scheduling, sensors

  • Airflow + dbt

  • Airflow + Python

  • n8n para automação low-code

  • Integrando APIs, webhooks, notificações

  • Orquestração híbrida: Airflow + n8n

Matéria 5 - Automação

Encontros: 3

Conteúdo:

  • Airflow fundamentals

  • DAGs, operators, scheduling, sensors

  • Airflow + dbt

  • Airflow + Python

  • n8n para automação low-code

  • Integrando APIs, webhooks, notificações

  • Orquestração híbrida: Airflow + n8n

Matéria 6 - ETL tools

Encontros: 2

Conteúdo:

  • Retool para criação de apps internos

  • Visualização operativa

  • Ferramentas ELT modernas:

    • Fivetran

    • Stitch

    • Matillion

  • Conectores, ingestão e replicação

  • Monitoramento e troubleshooting

Matéria 6 - ETL tools

Encontros: 2

Conteúdo:

  • Retool para criação de apps internos

  • Visualização operativa

  • Ferramentas ELT modernas:

    • Fivetran

    • Stitch

    • Matillion

  • Conectores, ingestão e replicação

  • Monitoramento e troubleshooting

Matéria 7 - Cloud (AWS, GCP, Azure)

Encontros: 2

Conteúdo:

  • Armazenamento: S3, GCS, ADLS

  • Data Warehouse: BigQuery, Snowflake, Redshift, Synapse

  • IAM (básico de permissões)

  • Compute: Lambda, Cloud Functions

  • Custos e performance

  • Arquitetura moderna de dados

Matéria 7 - Cloud (AWS, GCP)

Encontros: 2

Conteúdo:

  • Armazenamento: S3, GCS, ADLS

  • Data Warehouse: BigQuery, Snowflake, Redshift, Synapse

  • IAM (básico de permissões)

  • Compute: Lambda, Cloud Functions

  • Custos e performance

  • Arquitetura moderna de dados

Matéria 8 - BI & Dashboards

Encontros: 2

(75–82% das vagas exigem BI)

Conteúdo:

  • Fundamentos de visualização

  • Power BI: DAX, relacionamento, medidas

  • Tableau: LOD expressions

  • Looker: LookML modeling

  • Modelagem de BI baseada em warehouse

  • Dashboards executivos para negócio

Matéria 8 - BI & Dashboards

Encontros: 2

(75–82% das vagas exigem BI)

Conteúdo:

  • Fundamentos de visualização

  • Power BI: DAX, relacionamento, medidas

  • Tableau: LOD expressions

  • Looker: LookML modeling

  • Modelagem de BI baseada em warehouse

  • Dashboards executivos para negócio

Matéria 9 - Observabilidade

Encontros: 1

Conteúdo:

  • Qualidade de dados: accuracy, completeness, timeliness

  • dbt tests avançados

  • Great Expectations: suites, checkpoints

  • Linhagem: DataHub / dbt docs

  • Monitoramento ativo

Matéria 9 - Observabilidade

Encontros: 1

Conteúdo:

  • Qualidade de dados: accuracy, completeness, timeliness

  • dbt tests avançados

  • Great Expectations: suites, checkpoints

  • Linhagem: DataHub / dbt docs

  • Monitoramento ativo

Matéria 10 - Versionamento e CI/CD

Encontros: 1

Conteúdo:

  • Git básico → avançado

  • Branching (GitFlow, trunk-based)

  • Pull requests

  • CI/CD com GitHub Actions

  • Deploy de dbt models

  • Code review práticas profissionais

Matéria 10 - Version. e CI/CD

Encontros: 1

Conteúdo:

  • Git básico → avançado

  • Branching (GitFlow, trunk-based)

  • Pull requests

  • CI/CD com GitHub Actions

  • Deploy de dbt models

  • Code review práticas profissionais

Matéria 11 - Business Acumen

Encontros: 2

Conteúdo:

  • KPIs executivos

  • Cohort analysis

  • CAC, LTV, churn, retention curves

  • Métricas de produto (DAU, MAU, N-day retention)

  • Métricas de vendas (pipeline, turn rate, win rate)

  • Métricas de marketing (ROAS, CPC, CTR)

  • Estruturas de dados orientadas ao negócio

Matéria 11 - Pricing & Monet.

Encontros: 2

Conteúdo:

  • KPIs executivos

  • Cohort analysis

  • CAC, LTV, churn, retention curves

  • Métricas de produto (DAU, MAU, N-day retention)

  • Métricas de vendas (pipeline, turn rate, win rate)

  • Métricas de marketing (ROAS, CPC, CTR)

  • Estruturas de dados orientadas ao negócio

Matéria 12 - Data Storytelling

Encontros: 1

Conteúdo:

  • Apresentações para diretoria

  • Documentação técnica

  • Como comunicar insights

  • Relatórios estruturados

  • Storytelling como habilidade crítica (92% das vagas)

Matéria 12 - Data Storytelling

Encontros: 1

Conteúdo:

  • Apresentações para diretoria

  • Documentação técnica

  • Como comunicar insights

  • Relatórios estruturados

  • Storytelling como habilidade crítica (92% das vagas)

Matéria 13 - Projetos e Governança

Encontros: 1

Conteúdo:

  • Como conduzir projetos de Analytics Engineering

  • Data contracts

  • Documentação profissional

  • Soluções end-to-end

  • Boas práticas de repos, naming, pastas

Matéria 13 - Proj. e Governança

Encontros: 1

Conteúdo:

  • Como conduzir projetos de Analytics Engineering

  • Data contracts

  • Documentação profissional

  • Soluções end-to-end

  • Boas práticas de repos, naming, pastas

Próxima turma: AE#01
Confira as datas e horários da próxima turma.

Faça parte dessa história.

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23FEV

23FEV

Início: 23-Fevereiro
Término: 27-Julho
Duração: 6 meses (22 semanas)

Início: 23-Fevereiro
Término: 27-Julho
Duração: 6 meses (22 semanas)

Encontros ao vivo: 28 encontros

Carga horária: 120-140h
Dias da semana: 2ª e 4ª feiras (exceto feriados)

Horários dos encontros: 19h às 21h30

Encontros ao vivo: 28 encontros

Carga horária: 120-140h
Dias da semana: 2ª e 4ª feiras (exceto feriados)

Horários dos encontros: 19h às 21h30

Investimento

Confira o valor do investimento

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Black Friday

Analytics Engineering

R$3.000

à vista ou 12x R$250 no cartão de crédito

Encontros ao vivo e gravação

Suporte e ferramentas de carreira

DNC IA (tutor 24/7)

Certificado renomado

Projetos Práticos

Acesso por 12 meses

Comunidade Exclusiva

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Suporte e ferramentas de carreira

DNC IA (tutor 24/7)

Certificado renomado

Projetos Práticos

Acesso por 12 meses

Comunidade Exclusiva

Analytics Engineering

R$4.500

à vista ou 12x R$375 no cartão de crédito

Encontros ao vivo e gravação

Suporte e ferramentas de carreira

DNC IA (tutor 24/7)

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Projetos Práticos

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FAQ

Dúvidas Frequentes

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Dúvidas Frequentes

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Os cursos são 100% ao vivo?

Terá projeto prático?

Tenho alguma garantia?

O que acontece se eu faltar +25% do curso?

Precisa de computador para fazer o curso?

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Terá projeto prático?

Tenho alguma garantia?

O que acontece se eu faltar +25% do curso?

Precisa de computador para fazer o curso?

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Instituto DNC © 2025 DTC Treinamentos & Consultoria LTDA | CNPJ: 27.995.577/0001-37
R. Itajaí, 80 S910 – Aquarius São José dos Campos – SP | CEP 12246-858

Disclaimer
A DNC não é uma Instituição de Ensino Superior (IES) e não possui vínculo com o MEC.
Nossos programas são cursos livres, voltados à capacitação prática e profissional, sem caráter de graduação, pós-graduação ou titulação acadêmica regulamentada. Seguimos as diretrizes do MEVBR.ORG.

Contato

E-mail: suporte@escoladnc.com.br

Selo RA1000 Escola DNC

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