Sou engenheira de dados, com experiência em python, arquiteturas e modelagens de dados, com conhecimento de processamento de dados distribuídos, implantação de pipelines, ferramentas de dados Cloud AWS e viés analítico. O Datamorfose nasceu com o intuito de compartilhar conhecimento e motivar o aprendizado contínuo. Através da minha experiência e oportunidades, irei compartilhar conteúdos sobre o mundo dos dados. Atualmente, atuo como Engenheira de Dados no mercado financeiro e participei de grandes projetos de migração de infraestrutura e produtos de dados, desenvolvimento, automação e manutenção de pipelines de dados, entre outros.Te convido a visitar o blog e embarcar nessa jornada de aprendizado constante comigo!
O Itaú Unibanco é uma das principais instituições financeiras do Brasil e da América Latina, oferecendo uma ampla variedade de serviços bancários, seguros, investimentos e cartões de crédito. Com sede em São Paulo, Brasil, é reconhecido por sua presença de mercado e liderança em inovação e tecnologia.
Empresa de cultivo de café sustentável reconhecida entre os melhores 10 cafés do mundo pela Cup of Excellence, localizada em Minas Gerais, Brasil.
A Fundação Getulio Vargas é uma instituição brasileira privada de ensino superior, fundada em 20 de dezembro de 1944 com o objetivo inicial de preparar pessoal qualificado para a administração pública e privada do país.
2023-2024 Pós-graduação Lato Sensu, Data Science | ||
2023-2024 Pós-graduação Lato Sensu, Desenvolvimento Full Stack | ||
2021-2022 Pós-graduação Lato Sensu em Análise de Dados, Tecnologia da Informação | ||
2021-2022 MBA em Big Data e Inteligência Competitiva, Tecnologia da Informação | ||
2018-2019 Pós-graduação Lato Sensu - Especialização, Segurança da Informação | ||
Graduação em Arquivologia |
Prêmio Itaú Upwards 2023 - Responsável pela organização e planejamento para a migração de mais de 4000 workflows de camadas de dados bruta, transformadas e especializadas para o Cloudera CDP - AWS.
Desempenhei um papel essencial na divulgação e promoção da ferramenta, conduzindo apresentações, compartilhando conteúdo relevante e esclarecendo dúvidas dos usuários. Minha participação contribuiu significativamente para aumentar a conscientização sobre a ferramenta e facilitar sua adoção pelos usuários.
Produto criado para democratização de dados, utilizando-se de automatização de mapeamento de schema aninhado de formato json para ingestão de dados em camada bruta. Através de mapeamento diário de novos campos permitindo evolução do schema, gerando artefatos necessários para realizar a democratização de dados em um dia.
Detalha a experiência de obtenção da certificação AWS Certified Data Engineer — Associate (DEA-C01) pelo exame beta, destacando motivações, desafios, estratégias de preparação e dicas práticas. Analisa a complexidade do exame, enfatizando a importância do conhecimento prático e teórico dos serviços AWS e dos princípios de engenharia de dados. Inclui recomendações de estudo para diferentes níveis de experiência, oferecendo uma visão abrangente e detalhada para ajudar candidatos a se prepararem adequadamente e obterem sucesso na certificação e na carreira de engenharia de dados na nuvem da AWS.
Essa certificação me ajudou a entender e certificar meus conhecimentos. Por se tratar de um exame beta, sem cursos preparatórios mais a incerteza de quais tópicos estudar, foi uma oportunidade de avaliar meus pontos fortes e a melhorar dentro do contexto de Engenharia de dados e integração de serviços de dados na AWS, onde pude explorar diferentes cenários de dados, com foco principalmente em implementações, monitoramento e soluções para pipelines de dados, exigindo a compreensão de fatores como custo, esforço operacional e performance.
Mais de 300 horas de formação para engenharia de dados, onde pude desenvolver habilidades práticas e teóricas a cerca dos tópicos: Design e Implementação de Data Warehouse, Data Lake - Design, Projeto e Integração, Segurança e Alta Disponibilidade de Dados, Machine Learning e IA em ambientes distribuídos, e Analitycs, Visualizações e relatórios e tomada de decisões com Big Data. Além disso, dentro dessa formação, pude experimentar e praticar ferramentas e serviços de dados como: Docker, Postgres, Apache Hadoop, Apache Nifi, Apache Kafka, AWS Lake Formation, Amazon EMR, CDC, Dremio, Airbyte, Databricks, BigQuery, Apache Spark, Snowflake, Airflow, ElasticSearch, Scala, Cassandra, MongoDB, Azure Data Factory e Power BI.
Outras certificações e licenças recebidas durante minha aprendizagem constante.
