Databricks AI/BI for Self-Service Analytics - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá como gerar autonomamente percepções de negócios por meio da Databricks Data Intelligence Platform da sua empresa usando IA/BI. Após um tour pelos componentes fundamentais da plataforma, você aprenderá a interagir com painéis de IA/BI pré-criados para explorar os dados da sua empresa por meio de gráficos e visualizações existentes. Você também aprenderá a usar o Genie de IA/BI para ir além dos painéis, fazendo perguntas de acompanhamento em linguagem natural para obter novos percepções, criar visualizações e compartilhá-las com seus colegas.

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Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para os participantes com as seguintes competências/conhecimentos/habilidades:

Uma compreensão prática dos negócios da sua própria organização e dos principais indicadores de desempenho

Estas habilidades/conhecimentos/capacidades NÃO são necessárias para a conclusão bem-sucedida do curso:

Experiência com Databricks SQL
Experiência na construção de painéis
Conhecimento de como funcionam as aplicações de Gen AI

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Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

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Upcoming Public Classes

Data Analyst

AI/BI for Data Analysts - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a usar os recursos que o Databricks fornece para as necessidades de business intelligence: Painéis de IA/BI e AI/BI Genie. Como Analista de Dados da Databricks, você terá a tarefa de criar Painéis de IA/BI e AI/BI Genie Spaces dentro da plataforma, gerenciar o acesso a esses ativos pelas partes interessadas e necessárias e manter esses ativos à medida que são editados, atualizados ou desativados ao longo de sua vida útil. Este curso pretende instruir os participantes sobre como projetar painéis para percepções de negócios, compartilhá-los com colaboradores e partes interessadas e manter esses ativos dentro da plataforma. Os participantes também aprenderão a utilizar os AI/BI Genie Spaces para dar suporte à análise de autoatendimento por meio da criação e manutenção desses ambientes alimentados pelo Databricks Data Intelligence Engine.

Free

Associate

Data Analyst

Get Started with Databricks for Data Warehousing - Portuguese BR

Este curso fornece uma visão geral abrangente da abordagem moderna da Databricks para data warehousing, destacando como uma arquitetura de data lakehouse combina os pontos fortes dos data warehouses tradicionais com a flexibilidade e a escalabilidade da cloud. Você aprenderá sobre os recursos orientados por IA que aprimoram a transformação e a análise de dados no Databricks Data Intelligence Platform. Projetado para profissionais de data warehousing, este curso fornece as informações básicas necessárias para começar a construir e gerenciar data warehouses de alto desempenho e alimentados por IA na Databricks.

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Build Data Pipelines with Lakeflow Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso apresenta aos usuários os conceitos e habilidades essenciais necessários para criar pipelines de dados usando pipelines declarativos do Lakeflow em Databricks para ingestão e processamento incrementais em lote ou transmissão por meio de várias streaming tables e materialized views. Projetado para engenheiros de dados novos em pipelines declarativos Lakeflow, o curso fornece uma visão geral abrangente dos principais componentes, como processamento incremental de dados, streaming tables, materialized views e views temporárias, destacando suas finalidades e diferenças específicas.

Os tópicos abordados incluem:

- Desenvolvimento e depuração de pipelines ETL com o editor de vários arquivos no Lakeflow usando SQL (com exemplos de código Python fornecidos)

- Como os pipelines declarativos do Lakeflow acompanham dependências de dados em um pipeline através do gráfico de pipeline

- Configuração de recursos de computação do pipeline, ativos de dados, modos de gatilho e outras opções avançadas.

Em seguida, o curso apresenta as expectativas de qualidade de dados no Lakeflow, orientando os usuários pelo processo de integração de expectativas em pipelines para validar e impor a integridade dos dados. Em seguida, os alunos explorarão como colocar um pipeline em produção, incluindo opções de agendamento, modo de produção e habilitação do log de eventos do pipeline para monitorar o desempenho e a integridade do pipeline.

Finalmente, o curso aborda como implementar a captura de dados de alterações (CDC) usando a sintaxe APPLY CHANGES INTO dentro dos Pipelines Declarativos do Lakeflow para gerenciar dimensões que mudam lentamente (SCD Tipo 1 e Tipo 2), preparando os usuários para integrar CDC em seus próprios pipelines.

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