Engenharia de Dados [Cast]
Aqui no podcast, sabemos que o mundo de dados pode ser overwhelming: são tantas ferramentas, plataformas e metodologias novas surgindo toda semana que fica difícil acompanhar.
Nossa missão é simplificar essa complexidade e te ajudar a fazer escolhas mais inteligentes sobre qual tecnologia usar em cada situação.
Em cada episódio, conversamos com especialistas que estão na linha de frente, compartilhando experiências reais, acertos, erros e lições aprendidas. É aquele papo técnico que você teria com um colega experiente tomando um café , só que gravado para você ouvir quando e onde quiser.
A ideia é que você saia de cada episódio com algo prático para aplicar no seu dia a dia, seja uma nova perspectiva sobre uma ferramenta, uma dica de arquitetura ou insights sobre tendências que realmente valem a pena acompanhar.
Nosso objetivo é simples: te ajudar a se tornar um profissional mais confiante e preparado, sem a pressão de ter que saber tudo sobre tudo.
É o lugar onde conhecimento técnico encontra conversas humanas, criando uma comunidade de profissionais que crescem juntos na área de dados.
Engenharia de Dados [Cast]
SQLMesh | Streamlining Python & SQL Transformations with Tobias Mao, Co-Founder & CTO at Tobiko Data
No episódio de hoje, Luan Moreno & Mateus Oliveira entrevistaram Tobias Mao, atualmente como Co-Founder e CTO na Tobiko Data.
SQLMesh é um framework desenvolvido em Python para automatizar tudo que se faça necessário para uma plataforma de dados escalável utilizando o conceito de DataOps.
Com SQLMesh, você possui os seguintes benefícios:
- Foco nos dados do negócio, usando DataOps como premissa principal.
- Foco em escalabilidade sem se preocupar com seu Data Warehouse ou Engine de Query.
Nosso bate papo iremos falar sobre:
- Estado dos Dados {State of Data}
- SQLMesh
- DataOps
- Python e SQL para Engenharia de Dados
- Tobiko Data
Em todas as organizações independentemente do porte, vemos a necessidade de tornar o processo de uso dos dados mais escalável, sendo assim o SQLMesh é uma excelente opção para otimizar o processo de DataOps.
