Building Semantic Models in Databricks with UC Metric Views - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a capacitar seus consumidores de dados a obter insights de negócio validados, com menos sobrecarga para você e para o restante da equipe de dados e IA da sua empresa. Ao construir uma camada semântica sobre sua camada gold, você oferecerá aos tomadores de decisão e analistas de negócio a oportunidade de explorar os principais indicadores de desempenho de negócio de novas maneiras, mantendo ainda operações de dados eficientes e métricas validadas pela empresa.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Neste curso, o conteúdo foi desenvolvido para participantes com as seguintes habilidades/conhecimentos/competências:

• Capacidade de compor consultas usando Databricks SQL

• Compreensão dos conceitos de modelagem de dados do Databricks

Outline

1. Fundamentos da camada semântica

• Como os metric views capacitam os usuários

• Como os metric views se encaixam no Databricks

• Padrões de design para metric views

2. Definindo e consumindo Metric Views

• Modelar e definir metric views

• Criar metric views

• Demo: Criar um metric view simples

• Consultar e consumir metric views

• Demo: Consumir um metric view simples

• Lab: Criar e consumir um metric view simples

3. Projetando e compondo Metric Views

• Recursos de composição dos metric views

• Demo: Definir e usar medidas calculadas e compostas

• Usando medidas de janela para atender às necessidades do negócio

• Demo: Definir e usar medidas com janelas

• Lab: Definir medidas compostas e com janelas

4. Metric Views em produção

• Testando, validando e certificando metric views

• Gerenciando o desempenho dos metric views

• Levando os metric views aos consumidores de dados

Visão geral dos recursos adicionais

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SQL Programming and Procedural Logic - Portuguese BR

Neste curso, você explorará habilidades essenciais de programação SQL e lógica procedural no Databricks, com foco em como construir fluxos de trabalho analíticos modulares, sustentáveis e prontos para produção. Você começará aprendendo sobre construções SQL fundamentais — como Common Table Expressions (incluindo CTEs recursivas avançadas), objetos com escopo de sessão como visualizações e tabelas temporárias e User Defined Functions — que tornam seu desenvolvimento SQL mais limpo e reutilizável. O curso então o orienta por técnicas avançadas de scripting SQL usando instruções compostas, variáveis, fluxo de controle, condicionais, loops e tratamento robusto de erros para criar processos SQL estruturados e flexíveis. Você também aprenderá como garantir consistência de dados nesses pipelines de várias etapas usando transações de várias instruções compatíveis com ACID. Por fim, você descobrirá como encapsular lógica em SQL Stored Procedures e orquestrar fluxos de trabalho complexos com Lakeflow Jobs e estratégias de migração, transformando tarefas legadas em pipelines modulares e automatizados que aproveitam todos os recursos da plataforma Databricks.

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.

Building Enterprise Applications with Databricks Apps - Portuguese BR

Este curso apresenta o Databricks Apps, um novo recurso que permite que os desenvolvedores criem e implantem aplicações seguras de dados e IA diretamente na plataforma Databricks. Ele foi pensado principalmente para cientistas de dados, engenheiros de dados e desenvolvedores que precisam criar aplicações personalizadas que tornem os insights de dados acessíveis a usuários não técnicos dentro de suas organizações.

O curso começa com uma visão geral dos principais componentes do Databricks Apps, seguida da implantação de um aplicativo simples que se integra a um serviço externo. Em seguida, você aprenderá a criar e implantar aplicações inteligentes e data-driven que se integram aos recursos da plataforma Databricks. O curso aborda, então, como desenvolver aplicativos fora do ambiente Databricks. Ele se encerra com um tratamento detalhado das melhores práticas para implementar aplicações corporativas seguras e confiáveis.

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

Data Modeling Strategies - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a projetar modelos de dados escaláveis e prontos para análise usando a Plataforma Databricks Lakehouse. O curso é estruturado em três módulos que abrangem princípios fundamentais de modelagem de dados, casos de uso avançados de warehousing e machine learning e design moderno de produtos de dados. Você explorará as principais metodologias, como o CIF da Inmon, a modelagem dimensional da Kimball e o Data Vault 2.0, juntamente com demonstrações práticas sobre a implementação dessas estratégias no Databricks.

Por meio de laboratórios práticos, você criará diagramas de ER, aplicará transformações SCD Tipo 2 e criará repositórios de recursos para fluxos de trabalho de ML. O curso também apresenta o conceito de produtos de dados e como o pensamento do produto, a governança e a consistência semântica permitem a integração escalável entre domínios. Ao final do curso, você estará equipado para modelar, gerenciar e operacionalizar dados de forma eficaz em uma arquitetura unificada do Lakehouse.

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