Data Preparation for Machine Learning - Portuguese BR

Unity Gateway estende a governança do Unity Catalog para o tráfego de IA. O Unity Catalog já governa seus modelos, serviços MCP, funções e conexões como objetos protegíveis; o Unity Gateway adiciona um Control Plane central sobre o tráfego direcionado a eles, aplicando roteamento, limites de taxa, orçamentos, acompanhamento de uso e **políticas de serviço** (guardrails) em cada requisição e resposta.

Este laboratório apresenta os fundamentos por meio de uma breve aula expositiva e, em seguida, os coloca em prática com uma demonstração prática. Na demonstração, você governa uma aplicação agêntica real — que gera diagramas nativos do Databricks como código — roteando-a pelo Unity Gateway e progressivamente fortalecendo sua governança: criando um serviço de modelo, concedendo permissões, adicionando tabelas de inferência, limites de taxa, uma política de guardrail contra alucinações, divisão de tráfego entre modelos Claude e roteamento fallback. Por fim, você explora os schemas `system.ai` e `system.ai_gateway` para ver como a telemetria e a observabilidade complementam o registro de inferência no nível de payload.

Ao final do laboratório, você entenderá como a governança de ativos, tráfego e comportamento se combinam em um único Control Plane para IA, e como aplicar esses controles a uma aplicação de Generative AI em estilo de produção no Databricks.

Observação: Para arquivos de aula SCORM, feche a janela do SCORM depois de concluir o conteúdo. Não clique no botão “Próxima lição”, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

Neste curso, você aprenderá a usar o Databricks de forma eficaz para análise de dados, com foco específico em Databricks SQL. Como analista de dados do Databricks, suas responsabilidades incluirão encontrar dados relevantes, analisá-los para possíveis aplicações e transformá-los em formatos que forneçam insights valiosos para o negócio. 

Você também compreenderá seu papel no gerenciamento de objetos de dados e como manipulá-los dentro da Databricks Data Intelligence Platform, utilizando ferramentas como Notebooks, o SQL Editor e o 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 o Query Insights para entender os processos que ocorrem nos bastidores ao executar SQL analytics no Databricks.

Observação: Para os ficheiros das aulas SCORM, por favor certifique-se de fechar a janela SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão 'Next Lesson', pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como completo.

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

Este curso explora o Apache Spark Declarative Pipelines (SDP) do Databricks para a construção de pipelines de transmissão em nível de produção. Você aprenderá padrões de design avançados, aplicação robusta de qualidade de dados e integração entre plataformas, essenciais para a engenharia de lakehouse no mundo real.

Ao longo do curso, você mergulhará em técnicas modernas de ingestão de dados e processamento, dominando ferramentas como Liquid Clustering para otimização de configuração e o padrão Multiplex Streaming para eventos com esquemas mistos. Ao final dos módulos, você saberá como lidar com confiança com a evolução do esquema, automatizar o Change Data Capture (CDC) e garantir a integridade de dados.

Observação: 

1. Este curso é o primeiro da série "Engenharia de Dados Avançada com Databricks".

2. Para arquivos de aula SCORM, feche a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão “Próxima lição”, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.