Um guia prático para o corpo docente: mapeie seus cursos para as ferramentas certas, distribua tarefas e faça com que os alunos construam com dados de produção reais e infraestrutura de IA, gratuitamente.
por Joey Frazee e Elise Hollowed
Você pode executar um curso completo de dados ou IA na mesma plataforma que as empresas usam em produção - de graça, sem contrato de nuvem, sem licença para gerenciar e sem nada para instalar. O Databricks Free Edition ç uma versão perpetuamente gratuita da plataforma; cada aluno se cadastra individualmente e trabalha inteiramente no navegador, para que um curso possa adotivá-la sem provisionar servidores ou comprar nada.
As habilidades em dados e IA estão evoluindo mais rápido do que a maioria dos currículos consegue acompanhar, e a demanda por essas habilidades aparece tanto nas contratações quanto no comportamento dos alunos. O LinkedIn nomeou o Databricks como uma de suas 10 principais habilidades em alta para 2026, enquanto o Udemy incluiu o Databricks entre suas 100 habilidades globais de crescimento mais rápido. Dois sinais muito diferentes que apontam na mesma direção: saber como trabalhar com plataformas modernas de dados e IA ç cada vez mais valioso.
Para um aluno, isso pode ser a diferença entre “estudei computação distribuída” e “construí um pipeline de dados na plataforma que sua equipe usa.” Para um instrutor, significa tornar um curso existente mais diretamente conectado a como o trabalho com dados e IA é feito na indústria, sem precisar redesenhar totalmente o currículo.
As barreiras que frequentemente dificultam a entrada de plataformas industriais na sala de aula, incluindo custo, licenciamento e provisionamento de TI, são resolvidas pelo Databricks Free Edition; uma conta permanentemente gratuita sem cartão de crédito, sem contrato de nuvem e sem nada para instalar.
Isso importa porque as duas barreiras usuais para o ensino com ferramentas da indústria são custo e configuração, e a versão Free Edition remove ambas. Ela é projetada especificamente para aprendizado e uso não comercial, e está disponível para alunos e educadores globalmente.
O que é o Databricks Free Edition? Uma versão gratuita e perpétua da plataforma Databricks Data + AI Platform, criada para estudantes, entusiastas e futuros profissionais de dados e IA. Ela roda no navegador sem contrato de nuvem e sem a necessidade de cartão de crédito para se cadastrar, em tamanhos de computação menores sob limites de uso justo. Não é para uso em produção ou comercial. (Fonte: databricks.com/learn/free-edition)
O Databricks também tem raízes profundas na academia. Foi fundado pelos professores e alunos de doutorado da UC Berkeley que criaram o Apache Spark™, e o código aberto ainda está no centro do que construímos - Delta Lake, MLflow e Unity Catalog são desenvolvidos com comunidades globais sob fundações neutras em relação a fornecedores (a Linux Foundation, a LF AI & Data e a Apache Software Foundation), e o Databricks abriu recentemente o código-fonte do Omnigent, um meta-harness para agentes de IA. Para os educadores, isso significa que as habilidades que os alunos desenvolvem estão enraizadas em padrões abertos de toda a indústria, e não em uma única ferramenta proprietária.
Como a versão Free Edition é a plataforma real, em vez de um ambiente de testes simplificado, as habilidades são transferidas diretamente. Um aluno que escreve um job do Spark, executa uma consulta SQL, implanta um modelo ou cria um agente na versão Free Edition está usando as mesmas ferramentas que os profissionais usam em produção. Não há nenhuma etapa de "agora desaprenda a ferramenta de treinamento e aprenda a verdadeira" mais tarde.
Um único ambiente pode servir como um laboratório de estatística, um curso de banco de dados, uma classe de análise de negócios e um projeto final de IA - o que reduz o número de ferramentas que alunos e instrutores precisam aprender. Esta tabela mapeia cursos comuns para as ferramentas que podem se ajustar ao seu currículo atual.
| O que você ensina | O que você usaria | O que os alunos fazem | Onde aprender |
|---|---|---|---|
| Introdução à programação, ciência de dados, estatística aplicada, preparação de dados e EDA, mineração de dados, visualização de dados, aprendizado de máquina | Notebooks colaborativos (Python, SQL; R e Scala não são suportados pelo Free Edition) | Escrever e executar código com dados reais; combinar narrativa, código e visualizações | Comece com o Databricks para Machine Learning |
| Big data, sistemas distribuídos; mineração e preparação de dados em escala | Apache Spark | Processar dados em escala com DataFrames e computação distribuída; lidar com processamento em lote e em streaming | Introdução ao Apache Spark™ |
| Engenharia de dados; trabalho com pipelines de dados em projetos finais e práticos | Lakeflow (Lakeflow Connect, Apache Spark Declarative Pipelines, Lakeflow Jobs) | Construir e orquestrar pipelines de ETL e streaming | Comece com o Databricks para Engenharia de Dados |
| Sistemas de banco de dados, data warehousing (OLAP) | Delta Lake, Lakehouse | Trabalhar com tabelas confiáveis e versionadas (ACID, time travel) | Comece com o Databricks para Data Warehousing |
| Sistemas de banco de dados, análise de negócios e inteligência de negócios (BI), análise preditiva, visualização de dados, sistemas de informação | Databricks SQL, painéis do AI/BI e Genie Agents | Consultar, modelar e visualizar dados; criar painéis; fazer perguntas sobre os dados em linguagem natural | Comece com SQL Analytics e BI no Databricks |
| Cursos de MBA e de escolas de negócios sobre dados, análise de negócios, sistemas de informação | Genie | Fazer perguntas sobre dados em linguagem simples e raciocinar sobre as respostas sem escrever código; o Genie One atua como um assistente baseado em agentes que reflete como a análise de negócios é cada vez mais realizada | Fundamentos de Análise |
| Sistemas de banco de dados, processamento de transações (OLTP) | Lakebase (Postgres gerenciado) | Executar cargas de trabalho transacionais (OLTP) e dar suporte a dados de aplicativos em Postgres padrão | Comece com o Lakebase |
| Aprendizado de máquina; implantação de modelos em projetos finais | MLflow, Model Serving, GPUs | Acompanhar experimentos; treinar, registrar e implantar modelos | Comece com o MLflow |
| Inteligência artificial, PLN, IA aplicada | Genie Agents, Agent Framework and Evaluation, AI Search, treinamento e ajuste fino de modelos | Construir e avaliar agentes de IA, usar a busca vetorial para RAG e ajustar modelos com seus próprios dados | Fundamentos de Agentes de IA |
| Projetos finais, projetos de engenharia de software, criações de alunos e hackathons | Databricks Apps | Criar e implantar aplicativos interativos de dados e IA | Como criar aplicações empresariais com o Databricks Apps |
Nesse ecossistema, o Genie Code, o assistente de codificação e dados baseado em agentes da plataforma, ajuda os alunos a gerar, explicar e depurar código, além de realizar tarefas em várias etapas de forma autônoma, refletindo como o trabalho é feito cada vez mais.
Distribua por meio do seu LMS existente ou de um repositório do GitHub. Exporte o notebook da tarefa como um arquivo .ipynb e compartilhe-o com quaisquer conjuntos de dados ou instruções; os alunos importam uma cópia para o espaço de trabalho do Free Edition, concluem a atividade e exportam o notebook finalizado para envio. Para trabalhos em grupo, os alunos podem compartilhar um notebook e colaborar em tempo real.
Três opções para conjuntos de dados muito grandes para o GitHub ou download local: (1) hospedar o conjunto de dados em um armazenamento em nuvem ao qual os alunos se conectam; (2) usar o Open Sharing para compartilhar o conjunto de dados do seu espaço de trabalho do Free Edition diretamente para o espaço de trabalho de cada aluno; ou (3) escolher um conjunto de dados gratuito do Databricks Marketplace que os alunos acessam nativamente dentro da plataforma.
Sim. O Databricks foi criado para colaboração — com coautoria em tempo real, comentários e marcações, os alunos podem trabalhar juntos e convidar você para os notebooks deles para solucionar problemas ou dar feedback. O Databricks Free Edition foi projetado para que até cinco pessoas compartilhem uma conta em um projeto em grupo. Veja como configurar a colaboração no Databricks Free Edition.
O Free Edition é executado em tamanhos de computação menores sob limites de uso justo. Se um workspace exceder sua cota, sua computação será pausada pelo resto do dia e retomada no dia seguinte. Atingir um limite no meio de uma tarefa é raro e nunca permanente. Além disso, você e seus alunos podem dobrar o crédito diário disponível até três vezes por ano, para que os alunos possam sempre continuar trabalhando durante períodos de prazos apertados e exames. A melhor maneira de garantir uma experiência tranquila é testar cada tarefa no Free Edition com antecedência para identificar qualquer etapa que exija muita computação.
Sim — é gratuito permanentemente, sem contrato de nuvem e sem necessidade de cartão de crédito para se cadastrar. Ele foi criado para aprendizado e explicitamente não para produção ou uso comercial, o que se encaixa muito bem em uma sala de aula. Os créditos são redefinidos diariamente, então os alunos começam cada dia com créditos novos.
Um bom ponto de partida é qualquer lugar onde você use atualmente um ambiente de notebook baseado em nuvem. Cadastre-se você mesmo no Databricks Free Edition e faça o curso Databricks Fundamentals; assim que estiver familiarizado, indique ambos para seus alunos e veja como os cursos autoguiados se encaixam no seu currículo atual.
Experimente o Databricks Free Edition →
(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original
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