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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Upcoming Public Classes

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.

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Associate

Data Analyst

Databricks AI/BI for Self-Service Analytics - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá como gerar autonomamente percepções de negócios por meio da Databricks Data Intelligence Platform da sua empresa usando IA/BI. Após um tour pelos componentes fundamentais da plataforma, você aprenderá a interagir com painéis de IA/BI pré-criados para explorar os dados da sua empresa por meio de gráficos e visualizações existentes. Você também aprenderá a usar o Genie de IA/BI para ir além dos painéis, fazendo perguntas de acompanhamento em linguagem natural para obter novos percepções, criar visualizações e compartilhá-las com seus colegas.

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Onboarding

Generative AI Engineer

Get Started with Databricks for Generative AI - Portuguese BR

Este curso oferece uma introdução prática à plataforma Mosaic AI, com foco em seus principais componentes e recursos para criar e implantar sistemas de GenAI. Os participantes aprenderão como o Databricks facilita o desenvolvimento de soluções de GenAI escaláveis e explorarão as ferramentas de Mosaic AI, como o Vector Search, o Agent Framework e os recursos de Gen AI do MLflow para acompanhamento e registro de modelos. Este curso inclui experiência prática na construção e avaliação de pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG), implantação de agentes de Gen AI e aproveitamento de estruturas de avaliação para otimizar o desempenho. Ao final do curso, os alunos estarão equipados com as habilidades para projetar, implantar e monitorar aplicativos comuns de Gen AI usando o Mosaic AI.

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

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Onboarding