🔥 Projeto de Engenharia de Dados em E-Commerce em Tempo Real usando Apache Kafka, Python e Snowflake 🔥
Neste vídeo, eu construo um projeto de engenharia de dados em tempo real, estilo produção, de ponta a ponta usando Apache Kafka, Python e Snowflake.
Este projeto demonstra como o Kafka é realmente utilizado em sistemas reais — incluindo chaves de mensagem, particionamento, validação de dados em streaming, gerenciamento de offset e análises orientadas a armazéns — não apenas produtores e consumidores básicos.
Seguimos uma abordagem de Arquitetura Medallion (Bronze → Silver → Gold), onde:
O Kafka lida com ingestão em tempo real e qualidade de dados
O Python lida com processamento de stream
O Snowflake lida com análises e lógica de negócios usando SQL
Se você está se preparando para funções focadas em Engenharia de Dados, Streaming ou Kafka, este é um projeto de portfólio forte e defensável em entrevistas.
🚀 O Que Você Vai Aprender
Neste projeto prático, você aprenderá como:
• Gerar eventos contínuos em tempo real usando Python
• Projetar tópicos Kafka com chaves de mensagem e partições
• Entender como o particionamento e a ordenação do Kafka realmente funcionam
• Construir um pipeline de streaming Bronze → Silver
• Limpar e validar dados de streaming usando consumidores Python
• Gerenciar offsets do Kafka de forma segura (sem perda de dados)
• Carregar dados em tempo real no Snowflake de forma eficiente
• Separar a lógica de streaming da lógica de análises
• Implementar transformações na camada Gold usando Snowflake SQL
• Pensar como um engenheiro de dados de produção, não como um seguidor de tutoriais
🧠 Caso de Uso do Projeto
Este projeto simula um pipeline de eventos de e-commerce em tempo real, onde os dados de atividade do usuário são continuamente ingeridos, validados e preparados para análises.
O objetivo não é sobrecarregar o streaming para análises, mas mostrar:
Onde o Kafka é a ferramenta certa
Onde armazéns baseados em SQL como o Snowflake devem assumir
Como as plataformas de dados modernas são realmente projetadas na prática
🧰 Stack Tecnológico Utilizado
• Apache Kafka
• Python
• Snowflake
• Produtores e Consumidores Kafka
• Processamento de Stream em Tempo Real
• Arquitetura Medallion (Bronze → Silver → Gold)
• Docker & Docker Compose
• Análises SQL (Snowflake)
📊 Destaques do Projeto
• Geração contínua de eventos em tempo real
• Uso adequado de chaves de mensagem e partições do Kafka
• Validação de dados em streaming (camada Silver)
• Sem CSVs falsos ou conjuntos de dados estáticos
• Separação clara entre streaming e análises
• Gerenciamento de offset estilo produção
• Modelo de dados Snowflake pronto para análises
• Arquitetura totalmente pronta para portfólio
🗂 Repositório GitHub
🕒 Timestamps (estrutura recomendada)
0:00 Introdução
0:37 Visão Geral do Projeto
8:57 Configuração da Infraestrutura
33:00 Produzir Stream de Dados
1:35:58 Dados da Camada Bronze
1:46:28 Processamento de Stream
2:15:16 Dados da Camada Silver
2:21:16 Criar Tabela no Snowflake
2:31:31 Ingerir Dados no Snowflake
3:12:00 Transformação Gold
3:24:58 Criação de Dashboard
3:36:40 Revisar Projeto
Créditos:
📣 Vamos nos Conectar
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