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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.


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

Skill Level
Associate
Duration
3h
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

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

Este curso oferece uma revisão abrangente dos princípios de DevOps e sua aplicação em projetos Databricks. Ele começa com uma visão geral dos principais conceitos de DevOps, DataOps, continuous integration (CI), continuous deployment (CD) e testes, e explora como esses princípios podem ser aplicados a pipelines de engenharia de dados.

Em seguida, o curso se concentra na continuous deployment dentro do processo de CI/CD, examinando ferramentas como a Databricks REST API, o SDK e a CLI para a implantação de projetos. Você aprenderá sobre os Databricks Asset Bundles (DABs) e como eles se encaixam no processo de CI/CD. Você se aprofundará em seus principais componentes, estrutura de pastas e como eles otimizam a implantação em vários ambientes de destino na Databricks. Você também aprenderá como adicionar variáveis, modificar, validar, implantar e executar Databricks Asset Bundles para vários ambientes com diferentes configurações usando a Databricks CLI.

Por fim, o curso apresenta o Visual Studio Code como um Interactive Development Environment (IDE) para criar, testar e implantar Databricks Asset Bundles localmente, otimizando seu processo de desenvolvimento. O curso conclui com uma introdução à automação de pipelines de implantação usando o GitHub Actions para aprimorar o fluxo de trabalho de CI/CD com Databricks Asset Bundles.

Ao final deste curso, você estará apto a automatizar implantações de projetos Databricks com Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

Nota: Este curso é o quarto da série “Engenharia de dados avançada com Databricks”.

Paid & Subscription
3h
Lab
Professional

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.