> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.dados.rio/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Extração e Carga de Dados > Descrição dos pipelines de extração e carga de dados no Data Lake. ## Visão Geral Os **pipelines de Extração e Carga de dados** são responsáveis por levar os dados até a primeira camada de dados dentro do **BigQuery**, a camada **bronze** (etapa *staging*): Extracao Os nossos pipelines de extração e carga de dados são públicos e estão disponíveis nos seguintes repositórios: * [Prefeitura do Rio - Pipelines SMS](https://github.com/prefeitura-rio/pipelines_rj_sms) * [Pipelines - Prefect](https://github.com/prefeitura-rio/prefect_rj_iplanrio) Para usar os repositórios, use a seguinte documentação: [Criação de pipelines](./criacao-de-pipelines) *** ## Conhecimentos Necessários Para desenvolver um **pipeline de extração e carga de dados**, é necessário os seguintes conhecimentos: * **Linguagem Python** para montar os scripts de extração e carga. * **Versionamento de código** em *Git*. * **Ferramenta Prefect** para orquestração dos scripts Python. *** ## Onde Aprender Para aprender a extrair e carregar os dados no **Data Lake**, consulte: * [Criação de Pipelines](/data-lake/tipos-de-pipeline/criacao-de-pipelines) — passo a passo para construir um novo pipeline * [Prefect: Construindo uma Pipeline](/data-lake/prefect/construindo-uma-pipeline) — configuração e deploy no Prefect * [Repositório pipelines\_rj\_sms](https://github.com/prefeitura-rio/pipelines_rj_sms) — exemplos de pipelines de saúde (SMS) * [Repositório prefect\_rj\_iplanrio](https://github.com/prefeitura-rio/prefect_rj_iplanrio) — pipelines gerais da IplanRio