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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Upcoming Public Classes

Data Engineer

Databricks Data Privacy - Portuguese BR

Este conteúdo fornece um guia abrangente sobre o gerenciamento da privacidade de dados na Databricks. Ele aborda tópicos importantes, como arquitetura Delta Lake, isolamento de dados regional, compliance com GDPR/CCPA e uso de Change Data Feed (CDF). Por meio de demonstrações práticas e laboratórios práticos, os participantes aprendem a usar os recursos do Unity Catalog para proteger dados confidenciais e garantir a compliance, capacitando-os a proteger a integridade dos dados de forma eficaz.

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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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Deploy Workloads with Databricks Workflows - Portuguese BR

Ao programar tarefas com os jobs do Databricks, os aplicativos podem serem executados automaticamente para manter as tabelas no lakehouse atualizadas. Usar Databricks SQL para programar atualizações em queries e painéis permite percepções rápidas usando os dados mais recentes. Neste curso, os alunos serão apresentados a orquestração de tarefas usando a interface do usuário dos Jobs do Databricks Workflow. Opcionalmente, eles configurarão e irão programar painéis e alertas para refletir as atualizações dos pipelines de dados de produção.

Neste curso de meio dia, você aprenderá a orquestrar pipelines de dados com jobs do Databricks Workflow e programar atualizações de painel para manter as análises atualizadas. Abordaremos tópicos como introdução ao Databricks Workflows, como usar Databricks SQL para consultas sob demanda e como configurar e programar painéis e alertas para refletir atualizações em pipelines de dados de produção.

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