Agent Evaluation on Databricks - Portuguese BR

Este curso ensina os alunos a avaliar sistematicamente os agentes de IA usando a framework de avaliação do MLflow, abordando os desafios exclusivos dos sistemas de IA não determinísticos que os testes de software tradicionais não conseguem lidar. Os alunos aprendem a implementar várias abordagens de avaliação, incluindo judges integrados para critérios comuns, como correção e segurança, guideline judges para requisitos específicos de negócios e judges personalizados para necessidades especializadas. O curso abrange avaliação off-line usando datasets selecionados e monitoramento de produção on-line, com experiência prática usando as capacidades de MLflow tracing para entender os padrões de execução do agente e coletar feedback humano de diferentes tipos de partes interessadas. Por meio de demonstrações práticas e laboratórios, os alunos desenvolvem habilidades na criação de fluxos de trabalho de avaliação que impulsionam melhorias contínuas de qualidade em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de AI agent.

Observação: A Databricks Academy está a migrar para um formato baseado em notebooks para as aulas dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de diapositivos nas aulas. Pode aceder aos notebooks das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para os participantes com as seguintes competências/conhecimentos/habilidades:

• Experiência intermediária em programação Python

• Conhecimento básico de SQL para query e criação de funções

• Familiaridade com a Databricks Data Intelligence Platform

• Compreensão dos conceitos do Unity Catalog, incluindo catálogos e esquemas

• Compreensão básica de large language models (LLMs) e engenharia de prompts

• Conhecimento básico de MLflow

Outline

Fundamentos de avaliação de AI Agent

• O desafio de Avaliando AI Agents

• Configuração do agente

• Avaliação do MLflow Framework

Judges integrados e de diretriz

• Tipos de Avaliação Juízes

• Usando os Judges Integrados do MLflow

• Guideline Judges com o MLflow

• Aplicando Avaliação de Agente

• Judges personalizados com MLflow

Judges personalizados e feedback humano

• Estratégias de Avaliação Offline vs. Online

• Práticas recomendadas e Aplicação Prática

• Desenvolvedor e Feedback do especialista com o MLflow

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Data Analyst

SQL Analytics on Databricks - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a usar efetivamente a Databricks para análise de dados, com foco específico no Databricks SQL. Como Analista de Dados da Databricks, suas responsabilidades incluirão encontrar dados relevantes, analisá-los para possíveis aplicações e transformá-los em formatos que forneçam percepções de negócios valiosos.

Você também entenderá sua função no gerenciamento de objetos de dados e como manipulá-los na Databricks Data Intelligence Platform, usando ferramentas como Notebooks, Editor SQL e Databricks SQL.

Além disso, você aprenderá sobre a importância do Unity Catalog no gerenciamento de ativos de dados e da plataforma como um todo. Por fim, o curso fornecerá uma visão geral de como o Databricks facilita a otimização de desempenho e ensinará como acessar percepções de query para entender os processos que ocorrem nos bastidores ao executar a analítica SQL no Databricks.

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Advanced Techniques with Spark Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso explora os Spark Declarative Pipelines (SDP) da Databricks Lakeflow para a construção de pipelines de transmissão de nível de produção. Aprenderá padrões de design avançados, aplicação robusta da qualidade de dados e integração multiplataforma, essenciais para a engenharia de lakehouses no mundo real.

Ao longo do curso, irá aprofundar técnicas modernas de ingestão e processamento de dados, dominando ferramentas como o Liquid Clustering para otimização de layout e o padrão Multiplex Streaming para eventos com esquemas mistos. No final dos módulos, saberá como lidar com confiança com a evolução de esquemas, automatizar a Change Data Capture (CDC) e garantir a integridade dos dados.

Através de aulas teóricas e demonstrações práticas, irá:

• Construir pipelines de múltiplos fluxos para ingerir dados de múltiplas fontes numa tabela Bronze unificada.

• Aplicar o algoritmo Liquid Clustering e as Expectativas de Qualidade de Dados nas camadas Prata e Ouro.

• Implementar o padrão Multiplex com Iceberg UniForm para acesso a dados multiplataforma.

• Automatizar o seguimento do histórico de SCD Tipo 2 utilizando o AUTO CDC INTO.

• Conceber pipelines de quarentena sem perda de dados para auditar e gerir registros inválidos.

Observação: A Databricks Academy está a migrar para um formato baseado em notebooks para as aulas dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de diapositivos nas aulas. Pode aceder aos notebooks das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.

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Data Warehousing with Databricks - Portuguese BR

Este curso foi desenvolvido para profissionais de dados que desejam explorar os recursos de Data Warehousing do Databricks. Supondo que não haja conhecimento prévio do Databricks, ele fornece uma introdução ao uso do Databricks como uma solução moderna de Data Warehousing baseada em nuvem. Os alunos explorarão como usar a Databricks Data Intelligence Platform para ingerir, transformar, governar e analisar dados de forma eficiente usando o dataset padrão TCP-DI do setor como referência. Os alunos também explorarão o Genie, um recurso inovador do Databricks que simplifica a exploração de dados por meio de queries em linguagem natural. Ao final deste curso, os participantes serão equipados com as habilidades fundamentais para implementar e otimizar um data warehouse usando o Databricks.

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