Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

Este curso fornece uma revisão abrangente dos princípios de DevOps e sua aplicação em projetos Databricks. Ele começa com uma visão geral dos principais DevOps, DataOps, integração contínua (CI), implantação contínua (CD) e testes, e explora como esses princípios podem ser aplicados a pipelines de engenharia de dados.

Em seguida, o curso se concentra na implantação contínua dentro do processo de CI/CD, examinando ferramentas como a API REST do Databricks, o SDK e a CLI para implantação de projetos. Você aprenderá sobre os DABs (Asset Bundles, pacotes de ativos do Databricks) e como eles se encaixam no processo de CI/CD. Você se aprofundará em seus principais componentes, na estrutura de pastas e em como eles simplificam a implantação em vários ambientes de destino no Databricks. Você também aprenderá a adicionar variáveis, modificar, validar, implantar e executar Databricks Asset Bundles para vários ambientes com configurações diferentes usando a CLI do Databricks.

Por fim, o curso apresenta o Visual Studio Code como um ambiente de desenvolvimento interativo (IDE) para criar, testar e implantar Databricks Asset Bundles localmente, otimizando seu processo de desenvolvimento. O curso termina com uma introdução à automação de pipelines de implantação usando ações do GitHub para aprimorar o fluxo de trabalho de CI/CD com Databricks Asset Bundles.

Ao final deste curso, você estará equipado para automatizar as implantações de projetos do Databricks com os Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

Forte conhecimento da plataforma Databricks, incluindo experiência com Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake, Medallion Architecture, Unity Catalog, Delta Live Tables e Workflows. Em particular, conhecimento do uso de Expectativas com DLTs.
Experiência em ingestão e transformação de dados, com proficiência em PySpark para processamento de dados e manipulação de DataFrame. Os candidatos também devem ter experiência em escrever consultas SQL de nível intermediário para análise e transformação de dados.
Proficiência em programação Python, incluindo a capacidade de projetar e implementar funções e classes, e experiência com criação, importação e utilização de pacotes Python.
Familiaridade com práticas de DevOps, particularmente integração contínua e princípios de entrega/implantação contínua (CI/CD).
Uma compreensão básica do controle de versão Git.
Pré-requisito do curso: DevOps Essentials para o curso de Engenharia de Dados

Outline

DevOps e CI/CD Revisão

Revisão de DevOps
Integração Contínua e Entrega Contínua Implantação/Entrega (CI/CD) Revisão
Configuração do curso e Autenticação

Deploy com Ativo do Databricks Bundles (DABs)

Implantação de Databricks Projetos
Introdução a Recurso Databricks Pacotes (DABs)
Implantando um DAB simples
Implantação de um DAB simples
Substituições de variáveis em DABs
Implantando um DAB (Pacote de Ativos de Databricks) em Vários ambientes
Implantar um DAB em vários ambientes
Visão geral dos templates de projeto DAB
Usar um modelo de DAB padrão do Databricks
Visão geral do projeto de CI/CD com DABs
Integração Contínua e Entrega Contínua Implantação com DABs
Adicionando ML a Fluxos de trabalho de Engenharia com DABs

Fazendo mais com Ativo Databricks Pacotes

Desenvolvendo localmente com o Visual Studio Code (VSCode)
Usando o VSCode com Databricks
Práticas recomendadas de CI/CD para Engenharia de Dados
Próximos passos: Implantação automatizada com GitHub Actions

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Data Engineer

DevOps Essentials for Data Engineering - Portuguese BR

Este curso explora as melhores práticas de engenharia de software e os princípios de DevOps, projetados especificamente para engenheiros de dados que trabalham com Databricks. Os participantes construirão uma base sólida em tópicos-chave, como qualidade de código, controle de versão, documentação e testes. O curso enfatiza o DevOps, abordando os principais componentes, os benefícios e o papel da continuous integration e delivery (CI/CD) na otimização dos fluxos de trabalho de engenharia de dados.

Você aprenderá a aplicar princípios de modularidade no PySpark para criar componentes reutilizáveis e estruturar código de forma eficiente. A experiência prática inclui o projeto e a implementação de testes unitários para funções do PySpark usando a estrutura pytest, seguidos por testes de integração para pipelines de dados Databricks com DLT (Delta Live Tables) e fluxos de trabalho para garantir a confiabilidade.

O curso também aborda operações essenciais do Git no Databricks, incluindo o uso de pastas Git do Databricks para integrar práticas de integração contínua. Por fim, você examinará de alto nível vários métodos de implantação de ativos do Databricks, como REST API, CLI, SDK e DABs (Databricks Asset Bundles), fornecendo o conhecimento de técnicas para implantar e gerenciar seus pipelines.

Ao final do curso, você será proficiente em software engineering e práticas recomendadas de DevOps, permitindo que você crie soluções de engenharia de dados escaláveis, sustentáveis e eficientes.

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Data Ingestion with Lakeflow Connect - Portuguese BR

"Este curso fornece uma introdução abrangente ao Lakeflow Connect, uma solução escalável e simplificada para a ingestão de dados em Databricks de uma ampla gama de fontes. Você começará explorando os diferentes tipos de conectores Lakeflow Connect (Padrão e Gerenciado) e aprenderá várias técnicas de ingestão de dados, incluindo ingestão em lote, lote incremental e transmissão. Você também analisará os principais benefícios do uso de tabelas Delta e da arquitetura Medallion.

Em seguida, você desenvolverá habilidades práticas para ingerir dados do armazenamento de objetos do Cloud usando os conectores padrão do Lakeflow Connect. Isso inclui trabalhar com métodos como CREATE TABLE AS SELECT (CTAS), COPY INTO e Auto Loader, com ênfase nos benefícios e considerações de cada abordagem. Você também aprenderá a acrescentar colunas de metadados às tabelas de nível bronze durante a ingestão no Databricks Data Intelligence Platform. Em seguida, o curso aborda como lidar com registros que não correspondem ao esquema da tabela usando a coluna de dados resgatados, juntamente com estratégias para gerenciar e analisar esses dados. Você também explorará técnicas para ingerir e nivelar dados JSON semiestruturados.

Em seguida, você explorará como executar a ingestão de dados de nível empresarial usando os Conectores Gerenciados do Lakeflow Connect para trazer dados de bancos de dados e aplicativos de software como serviço (SaaS). O curso também apresenta o Partner Connect como uma opção para integrar ferramentas de parceiros em seus fluxos de trabalho de ingestão.

Finalmente, o curso termina com estratégias alternativas de ingestão, incluindo operações MERGE INTO e alavancagem do Databricks Marketplace, equipando você com uma base sólida para dar suporte a casos de uso modernos de engenharia de dados."

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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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