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.

Nota: Este curso é o quarto da série “Engenharia de dados avançada com Databricks”.

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

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Generative AI Engineer

Get Started with Databricks for Generative AI - Portuguese BR

Este curso oferece uma introdução prática à plataforma Mosaic AI, com foco em seus principais componentes e recursos para criar e implantar sistemas de GenAI. Os participantes aprenderão como o Databricks facilita o desenvolvimento de soluções de GenAI escaláveis e explorarão as ferramentas de Mosaic AI, como o Vector Search, o Agent Framework e os recursos de Gen AI do MLflow para acompanhamento e registro de modelos. Este curso inclui experiência prática na construção e avaliação de pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG), implantação de agentes de Gen AI e aproveitamento de estruturas de avaliação para otimizar o desempenho. Ao final do curso, os alunos estarão equipados com as habilidades para projetar, implantar e monitorar aplicativos comuns de Gen AI usando o Mosaic AI.

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Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá habilidades básicas que permitirão usar a Plataforma de Inteligência de Dados Databricks para executar um fluxo de trabalho simples de análise de dados e dar suporte a esforços de data warehousing. Você fará um tour pelo espaço de trabalho e aprenderá a trabalhar com objetos de dados no Databricks, como catálogos, esquemas, tabelas, clusters de computação, notebooks e painéis. Em seguida, você seguirá um fluxo de trabalho básico de análise de dados para executar tarefas como manipular dados usando o Databricks SQL, aproveitar os logs da versão Delta Lake para acesso a versões anteriores, criar painéis dentro da plataforma e criar Genie Spaces para exploração de dados usando prompts de linguagem natural. Você também aprenderá como o Databricks oferece suporte às necessidades de armazenamento de dados por meio do uso do Databricks SQL, Delta Live Tables e Unity Catalog. Com a compra de uma assinatura do Databricks Labs, o curso também termina com um exercício de laboratório abrangente para praticar o que você aprendeu num ambiente ativo do Databricks Workspace.

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Machine Learning Practitioner

Get Started with Databricks for Machine Learning - Portuguese BR

Neste curso, você desenvolverá as habilidades básicas necessárias para usar a Databricks Data Intelligence Platform para executar fluxos de trabalho básicos de aprendizado de Machine Learning e dar suporte a cargas de trabalho de ciência de dados. Você explorará a plataforma da perspectiva de um profissional de Machine Learning, abordando tópicos como engenharia de recursos com Databricks Notebooks e rastreamento do ciclo de vida do modelo com MLflow. Além disso, você aprenderá sobre inferência de modelos em tempo real com o Mosaic AI Model Serving e vivenciará a abordagem "caixa de vidro" da Databricks para desenvolvimento de modelos por meio do AutoML. O curso inclui três demonstrações ministradas por instrutores, culminando em um laboratório abrangente que reforça os conceitos abordados nas demonstrações.

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