Data Management and Governance with Unity Catalog - Portuguese BR

Fornece uma introdução à Databricks Data Intelligence Platform da perspectiva do engenheiro de dados.

Neste curso, você aprenderá sobre governança e gerenciamento de dados usando o Databricks Unity Catalog. Começa com os conceitos fundamentais da governança de dados, destacando as complexidades e desafios de gerenciamento de data lakes e as características chaves de Unity Catalog.

O curso então aprofunda na arquitetura de Unity Catalog, enfatizando os conceitos chaves como metastores, schemas, tabelas e acesso externo de armazenamento. A segurança e administração são completamente cobertas, com os detalhes de papéis de Databricks, gerenciamento de identificação e o modelo de segurança. Tópicos avançados inclui controle de acesso refinado e gerenciamento privilegiado, equipando os alunos com as habilidades para implementar medidas robustas de governança de dados e medidas de segurança no Unity Catalog. O curso inclui demonstrações práticas e laboratórios para reforçar o conhecimento teórico.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Familiaridade para iniciantes com os conceitos de computação em Cloud (máquinas virtuais, armazenamento de objetos, etc.)
Experiência intermediária com conceitos básicos de SQL, como comandos SQL, funções agregadas, filtros e classificação, índices, tabelas e views
Conhecimento básico de programação Python, interface de notebook jupyter e fundamentos de PySpark.

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Data Engineer

Databricks Streaming and Lakeflow Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso fornece uma compreensão abrangente de Spark Structured Streaming e Delta Lake, incluindo modelos de compute, configuração para leitura em transmissão e manutenção da qualidade dos dados em um ambiente de transmissão.

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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.

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.

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