D.A.S-engineer-roadmap

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🔎 Objetivo

O principal objetivo deste repositório é a busca por conhecimento acima de tudo. Não se trata apenas de conquistar uma vaga de emprego, mas de se consolidar como alguém que realmente entende e domina o que faz, alguém que é referência no que gosta.

Não é sobre ser o melhor em todas as três áreas ao mesmo tempo, mas sim estudar profundamente cada uma delas para, com clareza, poder escolher o caminho que mais se alinha aos seus objetivos e paixões.

📖 Tabela de Conteúdo

• Introdução
• Matérias D.A.S
• Recursos Adicionais
  • 1. Ferramentas
  • 2. Outros Livros
• Referências
• Licença

💡 Introdução

Para seguir esse estudo de um jeito que seja eficaz é necessário seguir algumas métricas para que não acabe sendo nem desgastante quanto confuso.

• Escolha um foco inicial: Embora seja possível estudar as três áreas simultaneamente, é recomendável seguir a ordem do roadmap, pois uma coisa acaba levando a outra, exemplo:

  • Para se tornar um bom engenheiro de dados é recomendado possuir uma ótima base em Desenvolvimento de software, estrutura de código e lógica de programação.
  • Portanto é lógico pensar que um bom desenvolvedor de software consegue se tornar um engenheiro de dados mais rapidamente. Mas se for de preferencia é possível começar por outro tópico.

• Estude em camadas: A maioria das seções estão organizadas de forma progressiva, do básico ao avançado, é aconselhável dominar cada tópico antes de passar para o próximo.

• Pratique regularmente: Combine teoria com prática, utilizando projetos, desafios e aplicações reais para reforçar o aprendizado.

• Use os recursos adicionais: O roadmap inclui recomendações de livros, cursos, ferramentas e outros materiais que complementarão seus estudos.

🎓 Matérias D.A.S

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Recursos Adicionais

• Repositório com diversos livros de programação gratuitos
• Repositório com varios projetos que contém um belo trabalho feito em Markdown (README.md)

🔧 Ferramentas

• Khan Academy
• HackerRank
• LeetCode
• CodeWars

📙 Outros Livros

• The Art of Computer Programming
  Autor: Donald E. Knuth

• Domain-Driven Design: Atacando as Complexidades no Coração do Software
  Autor: Eric Evans

• Unit Testing Principles, Practices, and Patterns: Effective Testing Styles, Patterns, and Reliable Automation for Unit Testing, Mocking, and Integration Testing with Examples in C#
  Autor: Vladimir KhorikovVladimir Khorikov

• Fundamentos de Engenharia de Dados: Projete e Construa Sistemas de Dados Robustos
  Autor: Joe Reis

• Designing Data Intensive Applications
  Autor: Kleppmann

📌 Referências

• Math - Open Source Society University (OSSU)
  Um currículo completo e gratuito para aprender matemática aplicada à ciência da computação, incluindo álgebra linear, cálculo, probabilidade, e muito mais.
  GitHub - OSSU Math

• Matemática Discreta - Introdução
  Autor: Antonio Loureiro
  Um material introdutório sobre Matemática Discreta, cobrindo os fundamentos de lógica, conjuntos, relações, funções e muito mais.
  Acesse o PDF aqui

• Developer Roadmap - Kamran Ahmed
  Um repositório com diversos roadmaps de várias áreas de desenvolvimento das mais variadas.
  GitHub - Developer Roadmap

• ChatGPT - OpenAI
  Utilizado para pesquisas, formatação e organização do texto apresentado.
  Site Oficial

• Apache Spark
  Framework popular para processamento massivo de dados e big data. Foi observado as linguagens utilizadas no framework para categorização.
  Apache Spark Documentation

✒️ Licença

Este projeto está licenciado sob a GNU GENERAL PUBLIC LICENSE.