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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.


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

Skill Level
Associate
Duration
2h
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

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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Free
2h
Associate

Questions?

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