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

Neste curso, você aprenderá como capacitar seus consumidores de dados a obter insights de negócios validados com menos sobrecarga para você e para o restante da equipe de dados e IA da sua empresa. Por meio da construção de uma camada semântica sobre sua camada ouro, você oferecerá aos tomadores de decisão e analistas de negócios a oportunidade de explorar indicadores-chave de desempenho de negócios de maneiras inovadoras, ao mesmo tempo em que mantém operações de dados eficientes e métricas homologadas pela empresa.

Nota: A Databricks Academy está fazendo a transição para um formato baseado em notebooks para as sessões em sala de aula dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides para as aulas. Você pode acessar os notebooks de aula no ambiente de laboratório do Vocareum.

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

• Fundamentos da Camada Semântica

2. Definindo e Consumindo Visualizações de Métricas

• Modelar e Definir Visualizações de Métricas

• Demonstração: Criar uma View de Métrica Simples

• Consultar e Consumir Visualizações de Métricas

• Demonstração: Consumir uma View de Métrica Simples

• Laboratório: Criar e Consumir uma View de Métrica Simples

3. Projetando e Compondo Visualizações de Métricas

• Recursos de Composabilidade de Visualizações de Métricas

• Demonstração: Definir e Usar Medidas Calculadas e Compostas

• Usando Medidas de Janela para Atender às Necessidades de Negócios

• Demonstração: Definir e Usar Medidas de Janela

• Laboratório: Definir Medidas Compostas e em Janela

4. Visualizações de Métricas em Produção

• Visualizações de Métricas em Produção

• Disponibilizando Visualizações de Métricas para Consumidores de Dados

• Laboratório: Materializar e Publicar Visualizações de Métricas

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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

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

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Lab

Associate