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Data Engineering with Databricks - Portuguese BR

Este curso prepara profissionais de dados para utilizar a Plataforma Databricks Lakehouse para produtizar pipelines de ETL. Os alunos usarão Delta Live Tables para definir e programar pipelines que processam de forma incremental novos dados de uma variedade de fontes de dados no lakehouse. Os alunos também orquestrarão tarefas com o Databricks Workflows e promoverão código com o Databricks Repos.


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

Skill Level
Associate
Duration
16h
Prerequisites

Pré-requisitos

Pré-requisitos para as duas versões deste curso (Spark SQL e PySpark):

  • Familiaridade elementar com conceitos de computação em cloud (máquinas virtuais, armazenamento de objetos etc.)

  • Experiência de produção trabalhando com data warehouses e data lakes

  • Familiaridade com conceitos básicos de SQL (select, filter, groupby, join etc)


Pré-requisitos adicionais para a versão Python deste curso (PySpark):

  • Experiência inicial em programação com Python (sintaxe, condições, loops, funções)

  • Experiência inicial em programação com a API DataFrame do Spark:

  • Configurar o DataFrameReader e o DataFrameWriter para ler e gravar dados

  • Expressar transformações de query usando métodos do DataFrame e expressões de coluna

  • Navegar na documentação do Spark para identificar funções integradas (built-in functions) para várias transformações e tipos de dados

As habilidades de programação PySpark necessárias para a versão Python deste curso podem ser aprendidas no curso Get Started with PySpark Programming (Introdução à programação PySpark) da Databricks Academy.

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
May 19 - 20
09 AM - 05 PM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
$1500.00
Jun 16 - 17
09 AM - 05 PM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
$1500.00
Jul 14 - 15
09 AM - 05 PM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
$1500.00
Aug 18 - 19
09 AM - 05 PM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
$1500.00
Sep 22 - 23
09 AM - 05 PM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
$1500.00
Oct 27 - 28
09 AM - 05 PM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
$1500.00

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Upcoming Public Classes

Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

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

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

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

Ao final deste curso, você estará equipado para automatizar as implantações de projetos do Databricks com os Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

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

Paid
4h
Lab
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

Paid
4h
Lab
Associate

Questions?

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