Agentic Application Fundamentals - Portuguese BR

Este curso oferece uma introdução abrangente ao LakeFlow Connect, uma solução escalável e simplificada para ingestão de dados no Databricks a partir de uma ampla variedade de fontes. Você começará explorando os diferentes tipos de conectores do LakeFlow Connect (Standard e Managed) e aprenderá diversas técnicas de ingestão de dados, incluindo ingestão em lotes, em lotes incremental e por transmissão. Você também revisará os principais benefícios do uso de tabelas UC e da Arquitetura Medallion.

Em seguida, você desenvolverá habilidades práticas para ingestão de dados de armazenamento de objetos cloud usando os Conectores Standard do LakeFlow Connect. Isso inclui o uso de métodos como CREATE TABLE AS SELECT (CTAS), COPY INTO e Auto Loader, com ênfase nos benefícios e considerações de cada abordagem. Você também aprenderá como adicionar colunas de metadados às suas tabelas de nível Bronze durante a ingestão na Databricks Data Intelligence Platform. O curso aborda ainda como lidar com registros que não correspondem ao esquema da sua tabela usando a coluna de dados resgatados, juntamente com estratégias para gerenciar e analisar esses dados. Você também explorará técnicas para ingestão e achatamento de dados JSON semiestruturados.

Em seguida, você aprenderá como realizar ingestão de dados em nível empresarial usando os Conectores Managed do LakeFlow Connect para trazer dados de bancos de dados e aplicações Software-as-a-Service (SaaS). O curso também apresenta o Partner Connect como uma opção para integrar ferramentas de parceiros às suas cargas de trabalho de ingestão.

Por fim, o curso é encerrado com estratégias alternativas de ingestão, incluindo operações MERGE INTO e o uso do Databricks Marketplace, proporcionando a você uma base sólida para dar suporte a casos de uso modernos de engenharia de dados.

Observação: Para arquivos de aula SCORM, feche a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão “Próxima lição”, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

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Neste curso, você obterá uma compreensão abrangente de como projetar, escalar e operacionalizar pipelines de Engenharia de Recursos de ponta a ponta na plataforma Databricks. O currículo está estruturado em três módulos progressivos: dominar os fundamentos da execução distribuída e da otimização do Spark, implementar ingestão de dados escalável com Auto Loader e pipelines LakeFlow declarativos, e avançar para MLOps de nível de produção com o Databricks Feature Store.

Você participará de experiências de aprendizado práticas, como depuração de desempenho do Spark com o otimizador Catalyst e o Spark UI, construção de arquiteturas medallion Bronze-Prata-Ouro robustas com verificações de qualidade automatizadas, e implementação de transformações de recursos escaláveis usando SparkML. O curso culmina na implantação de serviço de recursos em tempo real por meio de Online Feature Stores, na definição de FeatureSpecs com transformações sob demanda e na aplicação de governança e acompanhamento de linhagem com o Unity Catalog.

Ao final do curso, você estará preparado para gerenciar o ciclo de vida completo de recursos para machine learning em escala empresarial — projetando pipelines que sejam eficientes, confiáveis, governados e prontos para produção.

Observação: Para arquivos de aula SCORM, certifique-se de fechar a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão ‘Próxima lição’, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

Neste curso, você aprenderá os conceitos básicos de administração de plataforma no Databricks Data Intelligence Platform. Ele oferece uma visão geral abrangante do Unity Catalog, um componente vital para uma governança de dados eficaz em ambientes Databricks. Dividido em cinco módulos, ele começa com uma introdução detalhada à infraestrutura Databricks e sua data intelligence platform, incluindo um passo a passo detalhado do Databricks Workspace. Você explorará os princípios de governança de dados dentro do Unity Catalog, abordando seus principais conceitos, arquitetura e funções. O curso enfatiza ainda o gerenciamento de metastores Unity Catalog e recursos de compute, incluindo clusters e warehouses SQL. Por fim, você dominará o controle de acesso a dados aprendendo sobre privilégios, acesso refinado e como controlar objetos de dados. Ao final, você estará equipado com habilidades essenciais para administrar o Unity Catalog para implementar uma governança de dados eficaz, otimizar recursos de compute e aplicar estratégias robustas de segurança de dados. Com a compra de uma assinatura Databricks Labs, o curso também se encerra com um exercício de laboratório abrangente para praticar o que você aprendeu em um ambiente Databricks Workspace ao vivo.

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