Engenharia de Bancos de Dados NoSQL em Produção com Redis, MongoDB e Neo4j

Este treinamento foi criado para formar profissionais capazes de projetar, modelar e operar bancos de dados NoSQL utilizados em sistemas distribuídos modernos. Ao longo do treinamento, você aprenderá como escolher a tecnologia certa para cada problema, como modelar dados para alta performance e como implementar arquiteturas escaláveis usadas por aplicações de grande volume de dados. O curso combina fundamentos conceituais com laboratórios práticos baseados em cenários reais de mercado, preparando você para trabalhar com plataformas de dados modernas utilizadas por empresas de tecnologia, e-commerce, fintechs e aplicações de Inteligência Artificial.

Formato

Online

Data de Início

Imediato

Carga Horária

84 h/a

Prazo de Acesso

24 meses

Parcelado

12x no cartão

Pré-requisitos:
Muita vontade de aprender e se destacar no mercado de trabalho.

Descrição do Curso

Você começa entendendo os fundamentos do universo NoSQL, incluindo os diferentes tipos de bancos de dados não relacionais, o teorema CAP e os cenários em que bancos NoSQL superam abordagens tradicionais baseadas em SQL. A partir dessa base conceitual, o curso mostra como arquiteturas modernas utilizam diferentes tecnologias NoSQL para resolver problemas específicos de escalabilidade, latência e processamento de grandes volumes de dados.


O treinamento então mergulha na engenharia de sistemas de baixa latência utilizando Redis, explorando estruturas de dados em memória, caching distribuído, sistemas de mensageria e arquiteturas orientadas a eventos. Você aprenderá como construir soluções de alto desempenho capazes de atender milhões de requisições por segundo, além de implementar estratégias de persistência, expiração de dados e escalabilidade horizontal.

Em seguida, o curso explora a modelagem orientada a documentos com MongoDB, ensinando como estruturar dados para aplicações modernas como plataformas de e-commerce, sistemas de eventos e aplicações com grandes volumes de dados semiestruturados. Você aprenderá design patterns de modelagem, estratégias de indexação, tuning de performance e uso do Aggregation Framework para analytics e processamento de dados diretamente no banco.

Por fim, você aprenderá a trabalhar com grafos utilizando Neo4j, explorando o poder das conexões entre dados para construir sistemas de recomendação, análise de relacionamentos complexos e aplicações baseadas em grafos. O curso mostra como modelar grafos, utilizar a linguagem Cypher e aplicar algoritmos de grafo em cenários reais, incluindo aplicações modernas de IA Generativa com GraphRAG.

Projetos

Este curso une teoria e prática na medida certa. Confira o Logbook das principais atividades práticas do curso:


  • Laboratório Prático 1 - Ranking e Cache Distribuído de Alta Velocidade Para Aplicações de IA com RAG
  • Laboratório Prático 2 - Implementando Arquitetura Event-Driven com Redis
  • Laboratório Prático 3 - Implementando Arquitetura de Catálogo Global de E-commerce com MongoDB
  • Laboratório Prático 4 - Indexação e Otimização de Consultas no MongoDB
  • Laboratório Prático 5 - Analytics e Data Science com MongoDB Aggregation Framework
  • Laboratório Prático 6 - Alta Disponibilidade e Failover com MongoDB Replica Sets
  • Laboratório Prático 7 - App de IA Generativa com GraphRAG Para Engine de Recomendação



 Ao final do curso, você terá experiência prática construindo sistemas NoSQL completos, incluindo cache distribuído, arquiteturas orientadas a eventos, modelagem de dados escalável, alta disponibilidade e aplicações de recomendação baseadas em grafos. Essas habilidades são altamente valorizadas em ambientes de engenharia de dados, arquitetura de sistemas distribuídos e plataformas modernas de Inteligência Artificial.

Ementa do Curso

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