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Building Retrieval Agents On Databricks - Portuguese BR

Este curso oferece formação prática para a criação de agentes de recuperação na Databricks Data Intelligence Platform. Os participantes aprenderão a analisar documentos não estruturados e a convertê-los em dados estruturados, a transformar e segmentar conteúdo para workflows de recuperação, a criar soluções de vector search para recuperação de documentos e a desenvolver agentes prontos para produção utilizando MLflow e Agent Bricks. O curso abrange todo o ciclo de vida do agente, desde o processamento de documentos até à geração de incorporações, vector indexing e implantação do agente com capacidades de governação.


Observação: a Databricks Academy está mudando para um formato baseado em cadernos para as aulas presenciais no ambiente Databricks, deixando de usar apresentações de slides para as palestras. Você pode acessar os cadernos das palestras no ambiente de laboratório Vocareum.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

Competências/conhecimentos/habilidades:

• Experiência intermédia em programação Python

• Conhecimentos básicos de SQL para consultas e criação de funções

• Familiaridade com a Databricks Data Intelligence Platform

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

• Conhecimentos básicos de large language models (LLMs) e engenharia de prompts

• Conhecimentos básicos de MLflow

Outline

• Análise e fragmentação de documentos

• Vector Search para recuperação

• Criação e registro de agentes de recuperação

• Agent Bricks

Upcoming Public Classes

Date
Time
Your Local Time
Language
Price
Apr 07
09 AM - 01 PM (America/Sao_Paulo)
-
Portuguese - BR
$750.00

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

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

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

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

Ao final deste curso, você estará apto a automatizar implantações de projetos Databricks com Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Paid
4h
Lab
instructor-led
Professional
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.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Español | française

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.