Data Analysis with Databricks - Portuguese BR

Este curso fornece uma introdução abrangente ao Databricks SQL. Os alunos irão ingerir dados, escrever queries, produzir visualizações e painéis e configurar alertas. Este curso irá prepará-lo para fazer o exame Analista Associado de Dados, Certificado da Databricks. Este curso é composto por dois módulos de quatro horas.

SQL Analytics on Databricks

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.

AI/BI for Data Analysts

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.

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

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Conhecimento prático do uso de SQL para fins de análise de dados.
Estar familiarizado com a forma como os dados são criados, armazenados e gerenciados.
Noções básicas de análise estatística.
Entender a estrutura e as características definidoras de formatos de dados específicos, como CSV, JSON, TXT e Parquet.
Estar familiarizado com a interface de usuário da Databricks Data Intelligence Platform.
Uma compreensão básica de SQL para fazer query das tabelas de dados existentes no Databricks.
Experiência anterior ou familiaridade básica com a interface do usuário do Databricks Workspace.
Uma compreensão básica do propósito e uso dos resultados da análise estatística.
Familiaridade com os conceitos em torno de painéis utilizados para business intelligence.

Outline

SQL Analytics on Databricks

Descobrimento de dados

Usando o Unity Catalog como uma ferramenta de descoberta de dados

Entendendo os dados Propriedade do objeto

Usar o Unity Catalog para Localizar e inspecionar Datasets

Importação de dados

Ingestão de dados em Databricks

Carregando dados para Databricks usando a interface do usuário

Exploração Programático e Ingestão de Dados ao Unity Catálogo

Importar dados para Databricks

Execução de SQL

Databricks SQL e Databricks SQL Warehouses

O Editor SQL Unificado

Manipular e Transformar Dados com Databricks SQL

Criando views com Databricks SQL

Manipular e analisar uma tabela

Análise de Query

Databricks Photon e otimização em Databricks

Percepções de queries

Práticas recomendadas para Análise SQL

AI/BI for Data Analysts

Painéis e visualizações em Databricks

Introdução e Visão Geral

Painéis de IA/BI

O essencial de SQL

Projetando datasets para painéis

Criando visualizações e adicionando estatísticas de resumo a painéis

Recursos aprimorados de IA

Filtros e parâmetros

Compartilhando painéis com partes interessadas e outras pessoas

Gerenciando painéis em produção

Painel e atividade prática de visualização

AI/BI Genie

Introdução e Visão Geral

AI/BI Genie

Desenvolvendo Genie Spaces

Compartilhando Genie Spaces

Mantendo Genie Spaces

Laboratório de Atividades de Desenvolvimento de AI/BI Genie

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Date	Time	Your Local Time	Language	Price	Jul 01	09 AM - 05 PM (America/Sao_Paulo)	-	Portuguese - BR	$1000.00

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Data Engineer

Build Data Pipelines with Lakeflow Spark Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso apresenta aos usuários os conceitos e habilidades essenciais necessários para criar pipelines de dados usando Lakeflow Spark Declarative Pipelines em Databricks para ingestão e processamento incrementais em lote ou transmissão por meio de várias streaming tables e materialized views. Projetado para engenheiros de dados novos em Spark Declarative Pipelines, o curso fornece uma visão geral abrangente dos principais componentes, como processamento incremental de dados, streaming tables, materialized views e views temporárias, destacando suas finalidades e diferenças específicas.

Os tópicos abordados incluem:

- Desenvolvimento e depuração de pipelines ETL com o editor de vários arquivos no Lakeflow usando SQL (com exemplos de código Python fornecidos)

- Como os Lakeflow Spark Declarative Pipelines acompanham dependências de dados em um pipeline através do gráfico de pipeline

- Configuração de recursos de compute do pipeline, ativos de dados, modos de gatilho e outras opções avançadas.

Em seguida, o curso apresenta as expectativas de qualidade de dados no Spark Declarative Pipelines, orientando os usuários pelo processo de integração de expectativas em pipelines para validar e impor a integridade dos dados. Em seguida, os alunos explorarão como colocar um pipeline em produção, incluindo opções de agendamento, modo de produção e habilitação do log de eventos do pipeline para monitorar o desempenho e a integridade do pipeline.

Finalmente, o curso aborda como implementar a captura de dados de alterações (CDC) usando a sintaxe AUTO CDC INTO dentro dos Spark Declarative Pipelines para gerenciar dimensões que mudam lentamente (SCD Tipo 1 e Tipo 2), preparando os usuários para integrar CDC em seus próprios pipelines.

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Advanced Data Engineering with Databricks - Portuguese BR

Este curso serve como um ponto de entrada apropriado para aprender Engenharia de Dados Avançada com Databricks. Abaixo, descreveremos cada um dos quatro módulos de quatro horas incluídos neste curso.

Observação: a Databricks Academy está mudando para um formato baseado em cadernos para as aulas presenciais no ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides nas primeiras módulo. Você pode acessar os cadernos das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.

Advanced Techniques with Spark Declarative Pipelines

Este curso explora os Spark Declarative Pipelines (SDP) da Databricks Lakeflow para a construção de pipelines de transmissão de nível de produção. Aprenderá padrões de design avançados, aplicação robusta da qualidade de dados e integração multiplataforma, essenciais para a engenharia de lakehouses no mundo real.

Ao longo do curso, irá aprofundar técnicas modernas de ingestão e processamento de dados, dominando ferramentas como o Liquid Clustering para otimização de layout e o padrão Multiplex Streaming para eventos com esquemas mistos. No final dos módulos, saberá como lidar com confiança com a evolução de esquemas, automatizar a Change Data Capture (CDC) e garantir a integridade dos dados.

Através de aulas teóricas e demonstrações práticas, irá:

• Construir pipelines de múltiplos fluxos para ingerir dados de múltiplas fontes numa tabela Bronze unificada.

• Aplicar o algoritmo Liquid Clustering e as Expectativas de Qualidade de Dados nas camadas Prata e Ouro.

• Implementar o padrão Multiplex com Iceberg UniForm para acesso a dados multiplataforma.

• Automatizar o seguimento do histórico de SCD Tipo 2 utilizando o AUTO CDC INTO.

• Conceber pipelines de quarentena sem perda de dados para auditar e gerir registros inválidos.

Databricks Data Privacy

Este conteúdo oferece um guia completo para a gestão da privacidade de dados no Databricks. Aborda temas essenciais como a arquitetura do Delta Lake, o isolamento regional de dados, a compliance com o RGPD/CCPA e a utilização do Change Data Feed (CDF). Através de demonstrações práticas e laboratórios interativos, os participantes aprendem a utilizar as funcionalidades do Unity Catalog para proteger dados confidenciais e garantir a compliance, capacitando-os para salvaguardar a integridade dos dados de forma eficaz.

Databricks Performance Optimization

Neste curso, aprenderá como otimizar as cargas de trabalho e o layout físico com o Spark e o Delta Lake, bem como analisar a interface do utilizador do Spark para avaliar o desempenho e depurar aplicações. Abordaremos temas como transmissão, net clustering, data skipping, cache, photons e muito mais.

Automated Deployment with Declarative Automation Bundles

Este curso fornece uma revisão abrangente dos princípios DevOps e da sua aplicação a projetos Databricks. Começa com uma visão geral do núcleo DevOps, DataOps, continuous integration (CI), continuous deployment (CD) e testes, e explora como estes princípios podem ser aplicados aos pipelines de engenharia de dados.

O curso foca-se depois na implementação contínua dentro do processo CI/CD, examinando ferramentas como a Databricks API REST, SDK e CLI para a implementação do projeto. Vai aprender sobre os Declarative Automation Bundles (DABs) e como se encaixam no processo CI/CD. Vai aprofundar os seus componentes-chave, a estrutura de pastas e como otimizam a implementação em vários ambientes-alvo em Databricks. Também aprenderá a adicionar variáveis, modificar, validar, implementar e executar Declarative Automation Bundles para múltiplos ambientes com diferentes configurações, utilizando a Databricks CLI.

Por fim, o curso apresenta o Visual Studio Code como um Interactive Development Environment (IDE) para construir, testar e implementar Declarative Automation Bundles localmente, otimizando o seu processo de desenvolvimento. O curso conclui com uma introdução à automatização de pipelines de implementação utilizando GitHub Actions para melhorar o fluxo de trabalho CI/CD com Declarative Automation Bundles.

No final deste curso, estará equipado para automatizar implementações de projetos Databricks com Declarative Automation Bundles, aumentando a eficiência através de práticas DevOps.

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Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Portuguese BR

O curso Implante cargas de trabalho com Lakeflow Jobs ensina como orquestrar e automatizar fluxos de trabalho de dados, análises e IA usando o Lakeflow Jobs como uma plataforma de orquestração unificada dentro do ecossistema Databricks.

⇾ Você aprenderá a projetar e implementar cargas de trabalho de dados usando gráficos acíclicos direcionados (DAGs), configurar várias opções de agendamento e implementar recursos avançados de fluxo de trabalho, como execução condicional de tarefas, dependências run-if e loops for each.

⇾ O curso aborda as melhores práticas para criar pipelines robustos e prontos para produção com seleção adequada de computação, orquestração modular, técnicas de tratamento de erros e design tolerante a falhas, tudo integrado nativamente à plataforma de inteligência de dados Databricks.