lvgalvao / ImersaoControlTower

# 🔦 Projeto Farol · Imersão Databricks + Claude Code
**4 noites, 4 chapéus, 1 caso do começo ao fim.**
Você é o **único profissional de dados da Vértice Tecnologia**, uma empresa fictícia com 520 pessoas e 60 projetos
de clientes. Não tem time de dados: o analista, o engenheiro, o cientista e o engenheiro de IA são você. No primeiro dia, o dono pergunta uma coisa simples: *quais projetos estão
atrasados?* E ninguém sabe responder, porque cada gerente controla o seu projeto numa ferramenta diferente.
Em 4 noites, no **Databricks Free Edition** (grátis, na sua conta), você constrói a **Torre de Controle** que responde
ao dono: dos arquivos crus do Excel, do ClickUp e do MS Project até um app em que ele aprova decisões, com IA lendo
status semanais e contratos.
> **Imersão Jornada de Dados** · ao vivo no YouTube · **19 a 22 de outubro de 2026, às 19h30**
> Stack: Databricks Free Edition (serverless), SQL, Python, Lakeflow, Unity Catalog, AI/BI, Genie, Apps, Lakebase e Claude Code.
> Nunca programou? A noite 1 é toda no navegador.
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## 🧭 O problema
A Vértice desenvolve e implanta sistemas para grandes clientes de varejo, financeiro, saúde, logística e indústria.
São 60 projetos, e cada gerente controla o seu do seu jeito: **20 em planilhas Excel, 25 no ClickUp e 15 no
MS Project**. O PMO consolida tudo à mão, toda sexta, e o farol do status semanal está quase todo verde.
Na sua primeira semana, o dono faz quatro perguntas:
| # | Pergunta do dono | O que a Torre mede |
|---|---|---|
| 1 | **Quais projetos estão atrasados, e de quais clientes?** | SPI, CPI, situação, farol calculado × farol do gerente |
| 2 | **Quanto esse atraso vai me custar?** | EAC, estouro previsto, margem projetada, atraso projetado |
| 3 | **Tenho gente parada enquanto outro projeto pede gente?** | utilização por pessoa e projeto, horas ociosas, causa no status |
| 4 | **O que vai dar errado no próximo mês, e o que eu faço agora?** | probabilidade de estouro em 30 dias, entregas de fornecedor atrasadas, contratos |
Regra de corte: **SPI ou CPI = 0.250) e login: cria o profile e salva a credencial
brew install databricks/tap/databricks # ou: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/databricks/setup-cli/main/install.sh | sh
databricks auth login --profile imersao # escolha um nome e use SEMPRE --profile
# Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude # na raiz do repositório
 [code] bash
python3 material/gerar_dataset.py --saida ./dados --seed 42
python3 material/validar_padroes.py --dados ./dados # junta as 3 ferramentas e confere os 5 padrões
 [code] 
aulas/
├── aula-01-analista-sql/ navegador: catálogo, bronze das 3 ferramentas, 6 exemplos SQL, dashboard, Genie sem curadoria
├── aula-02-python-engenheiro/ notebooks: aquecimento de Python, data lake (boto3) → raw → bronze, API, job
├── aula-03-modelagem-claude-code/ Claude Code: bundle, silver, gold, testes, metric view
└── aula-04-produtos-de-dados-ia/ Claude Code: IA no texto, contratos, dashboard + Genie,