Data Modeling Strategies - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a projetar modelos de dados escaláveis e prontos para análise usando a Plataforma Databricks Lakehouse. O curso é estruturado em três módulos que abrangem princípios fundamentais de modelagem de dados, casos de uso avançados de warehousing e machine learning e design moderno de produtos de dados. Você explorará as principais metodologias, como o CIF da Inmon, a modelagem dimensional da Kimball e o Data Vault 2.0, juntamente com demonstrações práticas sobre a implementação dessas estratégias no Databricks.

Por meio de laboratórios práticos, você criará diagramas de ER, aplicará transformações SCD Tipo 2 e criará repositórios de recursos para fluxos de trabalho de ML. O curso também apresenta o conceito de produtos de dados e como o pensamento do produto, a governança e a consistência semântica permitem a integração escalável entre domínios. Ao final do curso, você estará equipado para modelar, gerenciar e operacionalizar dados de forma eficaz em uma arquitetura unificada do Lakehouse.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- Conhecimento básico de conceitos de data warehousing, incluindo esquemas, processos ETL e fluxos de trabalho de business intelligence.

- Familiaridade com SQL, incluindo criação de tabelas, joins, restrições e manipulação de dados usando queries.

- Experiência básica com Databricks ou plataformas de dados similares baseadas em nuvem.

- Conhecimento fundamental da arquitetura Lakehouse e operações Delta Lake.

- Exposição a Python e PySpark para processamento de dados e tarefas de transformação (recomendado, mas não obrigatório).

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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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SQL Analytics on Databricks - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a usar efetivamente a Databricks para análise de dados, com foco específico no Databricks SQL. Como Analista de Dados da Databricks, suas responsabilidades incluirão encontrar dados relevantes, analisá-los para possíveis aplicações e transformá-los em formatos que forneçam percepções de negócios valiosos.

Você também entenderá sua função no gerenciamento de objetos de dados e como manipulá-los na Databricks Data Intelligence Platform, usando ferramentas como Notebooks, Editor SQL e Databricks SQL.

Além disso, você aprenderá sobre a importância do Unity Catalog no gerenciamento de ativos de dados e da plataforma como um todo. Por fim, o curso fornecerá uma visão geral de como o Databricks facilita a otimização de desempenho e ensinará como acessar percepções de query para entender os processos que ocorrem nos bastidores ao executar a analítica SQL no Databricks.

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Free

Associate

Data Analyst