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: 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.

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Data Engineer

Databricks Performance Optimization - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a otimizar cargas de trabalho e disposições com Spark e Delta Lake e analisar o Spark UI para avaliar desempenho e depurar aplicativos. Abordaremos tópicos como transmissão, clustering líquido, omissão de dados, cache, fótons e muito mais.

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Data Management and Governance with Unity Catalog - Portuguese

Neste curso, você aprenderá sobre governança de dados e gerenciamento usando Databricks Unity Catalog. Ele começa com conceitos fundamentais de governança de dados, destacando as complexidades e os desafios no gerenciamento de data lakes e as principais funcionalidades do Unity Catalog. Em seguida, o curso se aprofunda na arquitetura do Unity Catalog, enfatizando conceitos principais, como metastores, esquemas, tabelas e acesso a armazenamento externo. A segurança e a administração são minuciosamente analisadas, detalhando as funções do Databricks, a gerenciamento de identidades e o modelo de segurança. Os tópicos avançados incluem controle de acesso refinado e gerenciamento de privilégios, equipando os alunos com as habilidades para implementar medidas robustas de governança de dados e segurança no Unity Catalog. O curso inclui demonstrações práticas e laboratórios para reforçar o conhecimento teórico.

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Deploy Workloads with Databricks Workflows - Portuguese

Ao programar tarefas com os jobs do Databricks, os aplicativos podem serem executados automaticamente para manter as tabelas no lakehouse atualizadas. Usar Databricks SQL para programar atualizações em queries e painéis permite percepções rápidas usando os dados mais recentes. Neste curso, os alunos serão apresentados a orquestração de tarefas usando a interface do usuário dos Jobs do Databricks Workflow. Opcionalmente, eles configurarão e irão programar painéis e alertas para refletir as atualizações dos pipelines de dados de produção.

Neste curso de meio dia, você aprenderá a orquestrar pipelines de dados com jobs do Databricks Workflow e programar atualizações de painel para manter as análises atualizadas. Abordaremos tópicos como introdução ao Databricks Workflows, como usar Databricks SQL para consultas sob demanda e como configurar e programar painéis e alertas para refletir atualizações em pipelines de dados de produção.

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