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Data Preparation for Machine Learning - Portuguese BR

Este curso foca-se nos fundamentos da preparação de dados para a machine learning utilizando a Databricks. Os participantes aprenderão competências essenciais para explorar, limpar e organizar dados, adaptando-os às aplicações tradicionais de machine learning. Os tópicos principais incluem a visualização de dados, a engenharia de recursos e as estratégias de armazenamento de recursos ideais. Através de exercícios práticos, os participantes irão adquirir experiência prática na preparação eficiente de dataset para machine learning no ambiente Databricks. Este curso destina-se a cientistas de dados e profissionais de machine learning de nível júnior, bem como a indivíduos que desejam melhorar as suas competências em preparação de dados, garantindo uma base sólida para o sucesso na implementação de modelos de machine learning.


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

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

In this course, the content was developed for participants with these skills/knowledge/abilities: 

• Familiaridade com o Databricks workspace e os notebooks

• Familiaridade com o Delta Lake e o Lakehouse

• Conhecimentos de nível intermédio de Python

Upcoming Public Classes

Date
Time
Your Local Time
Language
Price
Apr 13
09 AM - 01 PM (America/Sao_Paulo)
-
Portuguese - BR
$750.00

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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.

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

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

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