A maioria dos projetos de Inteligência Artificial falha não por causa do modelo escolhido, mas pela qualidade dos dados que o alimentam. As empresas enfrentam um problema real e caro: como transformar terabytes de PDFs contratuais, manuais técnicos despadronizados e históricos de logs em conhecimento útil e acessível para a IA? O mercado está desesperado por Engenheiros capazes de construir a infraestrutura que torna a IA viável.

Este curso foi elaborado para preencher essa lacuna crítica. Aqui, você deixará de ser apenas um "transportador de tabelas SQL" para se tornar um arquiteto de conhecimento. Você aprenderá a dominar o ciclo de vida completo do dado não estruturado: da ingestão complexa com OCR e Visão Computacional, passando por estratégias avançadas de chunking semântico e sanitização de PII, até a orquestração robusta de pipelines que alimentam bancos vetoriais em escala.

Esqueça os scripts manuais e frágeis. Neste treinamento, trazemos a engenharia de software para o mundo da IA. Você utilizará ferramentas modernas de orquestração (como Prefect e Databricks Workflows), aplicará conceitos de Vibe Coding para acelerar o desenvolvimento e implementará camadas de observabilidade (DataAIOps) para garantir que seus pipelines não quebrem silenciosamente. Ensinaremos não apenas a usar ferramentas, mas a pensar arquiteturalmente sobre custos, latência e governança.

Se você quer se posicionar como um AI Data Engineer de elite, capaz de construir a "fábrica de dados" que sustenta aplicações de RAG e Agentes Autônomos em grandes corporações, este é o seu próximo passo. Domine a habilidade mais subestimada e mais valiosa da era da IA: transformar dados brutos em inteligência confiável.