Engenharia de Dados Júnior: O Que Estudar Para Se Destacar nas Entrevistas

1. ETL vs ELT

Um dos assuntos mais cobrados em entrevistas.

ETL significa Extract, Transform and Load. Nesse processo, os dados são transformados antes de serem carregados no destino.

Já no ELT, os dados são carregados primeiro e transformados depois, geralmente dentro do Data Warehouse.

ETL:
Origem → Transformação → Banco de Dados

ELT:
Origem → Banco de Dados → Transformação

Empresas modernas utilizam bastante ELT devido à escalabilidade de soluções cloud.

2. Data Warehouse vs Data Lake

Outro conceito extremamente importante.

O Data Warehouse armazena dados estruturados e organizados para análise e BI.

Já o Data Lake consegue armazenar grandes volumes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Data Warehouse:
Dados tratados e organizados

Data Lake:
Dados brutos em grande escala

Saber quando utilizar cada abordagem demonstra maturidade técnica.

3. OLTP vs OLAP

Muitas entrevistas avaliam se o candidato entende a diferença entre sistemas transacionais e analíticos.

OLTP:
Focado em operações do dia a dia
(ex: sistemas bancários)

OLAP:
Focado em análises e relatórios
(ex: dashboards e BI)

Esse conceito é essencial para arquitetura de dados.

4. Otimização de Consultas SQL

SQL continua sendo uma das habilidades mais importantes da Engenharia de Dados.

Muitas empresas aplicam testes práticos envolvendo:

JOINs
GROUP BY
CTEs
Window Functions
Índices
Performance de consultas

SELECT cliente,
       SUM(valor) AS total
FROM vendas
GROUP BY cliente
ORDER BY total DESC;

Saber escrever consultas eficientes pode ser um grande diferencial.

5. Modelagem de Dados

A modelagem ajuda a organizar informações de forma inteligente e escalável.

É comum aparecerem perguntas sobre:

Chaves primárias
Chaves estrangeiras
Normalização
Modelo estrela
Modelo floco de neve

Entender modelagem mostra que você sabe estruturar dados corretamente.

6. Big Data e Escalabilidade

Mesmo para vagas júnior, muitas empresas esperam conhecimento básico sobre Big Data.

Alguns tópicos comuns:

Apache Spark
Hadoop
Processamento distribuído
Paralelismo
Grandes volumes de dados

O foco normalmente é avaliar se você entende os conceitos fundamentais.

7. Apache Airflow e Orquestração

Ferramentas de orquestração são muito utilizadas em pipelines modernos.

O Apache Airflow permite automatizar fluxos de dados utilizando DAGs.

Pipeline:
Extração → Transformação → Validação → Carga

Conhecer esse conceito pode destacar seu perfil em entrevistas.

8. Qualidade e Segurança dos Dados

Dados inconsistentes geram decisões erradas.

Por isso, muitas empresas avaliam conhecimentos sobre:

Validação de dados
Tratamento de valores nulos
Duplicidade
Controle de acesso
LGPD e segurança

Segurança e confiabilidade são pilares importantes da Engenharia de Dados.

9. Perguntas Comportamentais

Nem toda entrevista será apenas técnica.

Recrutadores também querem entender:

Como você resolve problemas
Como trabalha em equipe
Como lida com pressão
Como aprende novas tecnologias

Comunicação clara e raciocínio lógico fazem muita diferença.