Trilha Dados & Analytics

Bancos relacionais, armazenamento em memória, busca elástica, formatos de dados e visualização.

Sequência Recomendada

flowchart LR
  SQL --> MySQL
  SQL --> PostgreSQL
  JSON --> Elasticsearch
  Elasticsearch --> Kibana
  SQL --> Redis
  JSON --> XML --> XSLT
  PostgreSQL --> Redis

Ordem	Curso	Nível	Aulas	Pré-requisito
1	SQL	Iniciante	8	Nenhum
2	JSON	Iniciante	4	Nenhum
3	MySQL	Intermediário	6	SQL
4	PostgreSQL	Intermediário	7	SQL
5	Redis	Intermediário	6	Linux ou Docker
6	Elasticsearch	Avançado	6	JSON
7	Kibana	Intermediário	5	Elasticsearch
8	XML	Iniciante	5	Nenhum
9	XSLT	Intermediário	5	XML

Progressão por Nível

🟢 Iniciante (Fundamentos de Dados)

SQL → JSON → XML

SQL é a linguagem universal de dados. JSON e XML são formatos onipresentes em APIs, configs e integrações.

🟡 Intermediário (Bancos Relacionais + Cache)

MySQL → PostgreSQL → Redis

MySQL para aplicações tradicionais, PostgreSQL para queries avançadas e dados geoespaciais, Redis para performance em memória.

🔴 Avançado (Busca + Visualização)

Elasticsearch → Kibana

Elasticsearch para busca full-text e analytics em tempo real. Kibana transforma dados em dashboards operacionais e de negócio.

Projetos Práticos por Etapa

SQL: Queries analíticas com joins, agregações e window functions
MySQL/PostgreSQL: Schema de e-commerce com indexes e procedures
+ Redis: Cache layer + rate limiting na API
+ Elasticsearch + Kibana: Motor de busca + dashboard de logs
+ JSON/XML: API REST formatos de request/response e schemas

Casos de Uso Combinados

Stack	Caso de Uso
PostgreSQL + Redis	API com cache e sessões
MySQL + Elasticsearch	E-commerce: catálogo + busca full-text
PostgreSQL + Kibana (via Elasticsarch)	Analytics operacional
Redis + MySQL	Rate limiting + dados persistentes