Engenharia de Analytics
95.4%
Dos alunos atingiram seu objetivo profissional
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Dos alunos atingiram seu objetivo profissional
11.000+
Alunos estudaram Data Analytics com a gente desde 2012
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?
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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
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Faixa Branca
Em alguns casos
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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
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Recomendado
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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
Investimento
Confira o valor do investimento
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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Analytics Engineering
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à vista ou 12x R$250 no cartão de crédito
Encontros ao vivo e gravação
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Certificado renomado
Projetos Práticos
Acesso por 12 meses
Comunidade Exclusiva
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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
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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à vista ou 12x R$375 no cartão de crédito
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Suporte e ferramentas de carreira
DNC IA (tutor 24/7)
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Analytics Engineering
R$4.500
à vista ou 12x R$375 no cartão de crédito
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FAQ
Dúvidas Frequentes
FAQ
Dúvidas Frequentes
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Dúvidas Frequentes
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?
Os cursos são 100% ao vivo?
Terá projeto prático?
Tenho alguma garantia?
O que acontece se eu faltar +25% do curso?
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O que acontece se eu faltar +25% do curso?
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R. Itajaí, 80 S910 – Aquarius São José dos Campos – SP | CEP 12246-858
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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.
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