Building Single-Agent Applications on Databricks - Portuguese BR

Este curso oferece formação prática para a criação de aplicações de agente único na Databricks Data Intelligence Platform. Os alunos aprenderão a criar AI Agents que utilizam as funções do Unity Catalog como ferramentas, a implementar um rastreio e monitorização abrangentes com o MLflow e a implementar agentes utilizando frameworks tradicionais como o LangChain e soluções modernas como o Agent Bricks. O curso abrange todo o ciclo de vida do agente, desde a criação e teste iniciais da ferramenta no AI Playground até à implementação em produção, com recursos de governação, avaliação e melhoria contínua.

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.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para os participantes com as seguintes competências/conhecimentos/habilidades:

Pré-requisitos específicos para Python

Os alunos devem ter familiaridade com a escrita de código Python de qualidade para produção, e não apenas de scripts.

• Sintaxe e estruturas de dados básicas do Python

• Funções, classes e padrões básicos de OOP

• Tratamento de exceções e propagação de erros

• Decoradores

• Dicas de tipo e docstrings

Pré-requisitos específicos para SQL

Os alunos devem ser capazes de definir lógica SQL reutilizável, e não apenas query tabelas.

• Escrever queries SELECT com filtros e agregações

• Compreender os tipos de dados SQL e o tratamento de valores NULL

• Criar funções SQL parametrizadas

• Utilizar a sintaxe CREATE OR REPLACE FUNCTION

• Escrever comentários SQL claros para documentação

Pré-requisitos específicos da Databricks

Os alunos devem estar familiarizados com a Databricks platform.

• Navegar no Databricks workspace e notebooks

• Executar células de notebook e interpretar os resultados

• Compreender conceitos básicos de compute (especialmente serverless compute)

• Utilizar o Catalog Explorer para inspecionar os ativos registados

• Conhecer os serviços geridos pelo Databricks (Model Serving, AI Playground)

Pré-requisitos específicos do GenAI/Agentes

Os alunos devem compreender como se comportam os agentes baseados em LLM, mesmo que os frameworks sejam ensinados no curso.

• O que são Large Language Models e o que podem e não podem fazer

• Conceitos básicos de engenharia de prompts

• Compreensão geral da Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Compreensão conceptual do raciocínio dos agentes e da invocação de ferramentas

• Familiaridade com REST APIs e JSON payloads

Opcional, mas útil (não obrigatório)

• Fundamentos do MLflow (acompanhamento, registo de modelos, rastreamento)

• Agent frameworks (por exemplo, LangChain)

Formação recomendada relacionada com Databricks: Fundamentos de AI Agents, Introdução aos AI Agents

Outline

• Fundamentos de agentes

• Criação de agentes individuais

• Agentes reproduzíveis

• Agentes prontos para produção com Agent Bricks

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Data Analyst

Data Warehousing with Databricks - Portuguese BR

Este curso foi desenvolvido para profissionais de dados que desejam explorar os recursos de Data Warehousing do Databricks. Supondo que não haja conhecimento prévio do Databricks, ele fornece uma introdução ao uso do Databricks como uma solução moderna de Data Warehousing baseada em nuvem. Os alunos explorarão como usar a Databricks Data Intelligence Platform para ingerir, transformar, governar e analisar dados de forma eficiente usando o dataset padrão TCP-DI do setor como referência. Os alunos também explorarão o Genie, um recurso inovador do Databricks que simplifica a exploração de dados por meio de queries em linguagem natural. Ao final deste curso, os participantes serão equipados com as habilidades fundamentais para implementar e otimizar um data warehouse usando o Databricks.

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SQL Analytics on Databricks - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a usar efetivamente a Databricks para análise de dados, com foco específico no Databricks SQL. Como Analista de Dados da Databricks, suas responsabilidades incluirão encontrar dados relevantes, analisá-los para possíveis aplicações e transformá-los em formatos que forneçam percepções de negócios valiosos.

Você também entenderá sua função no gerenciamento de objetos de dados e como manipulá-los na Databricks Data Intelligence Platform, usando ferramentas como Notebooks, Editor SQL e Databricks SQL.

Além disso, você aprenderá sobre a importância do Unity Catalog no gerenciamento de ativos de dados e da plataforma como um todo. Por fim, o curso fornecerá uma visão geral de como o Databricks facilita a otimização de desempenho e ensinará como acessar percepções de query para entender os processos que ocorrem nos bastidores ao executar a analítica SQL no Databricks.

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AI/BI for Data Analysts - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a usar os recursos que o Databricks fornece para as necessidades de business intelligence: Painéis de IA/BI e AI/BI Genie. Como Analista de Dados da Databricks, você terá a tarefa de criar Painéis de IA/BI e AI/BI Genie Spaces dentro da plataforma, gerenciar o acesso a esses ativos pelas partes interessadas e necessárias e manter esses ativos à medida que são editados, atualizados ou desativados ao longo de sua vida útil. Este curso pretende instruir os participantes sobre como projetar painéis para percepções de negócios, compartilhá-los com colaboradores e partes interessadas e manter esses ativos dentro da plataforma. Os participantes também aprenderão a utilizar os AI/BI Genie Spaces para dar suporte à análise de autoatendimento por meio da criação e manutenção desses ambientes alimentados pelo Databricks Data Intelligence Engine.