Databricks Data Privacy - Portuguese BR

Este conteúdo oferece um guia completo para a gestão da privacidade de dados no Databricks. Aborda temas essenciais como a arquitetura do Delta Lake, o isolamento regional de dados, a compliance com o RGPD/CCPA e a utilização do Change Data Feed (CDF). Através de demonstrações práticas e laboratórios interativos, os participantes aprendem a utilizar as funcionalidades do Unity Catalog para proteger dados confidenciais e garantir a compliance, capacitando-os para salvaguardar a integridade dos dados de forma eficaz.

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

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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

Competências/conhecimentos/habilidades:

• Capacidade de executar tarefas básicas de desenvolvimento de código utilizando o Databricks Data Engineering & Data Science workspace (criar clusters, executar código em notebooks, utilizar operações básicas de notebooks, importar repositórios do Git, etc.)

• Experiência intermédia em programação com PySpark

• Extrair dados de diversos formatos de ficheiros e fontes de dados

• Aplicar diversas transformações comuns para limpar dados

• Remodelar e manipular dados complexos utilizando funções internas avançadas

• Experiência intermédia com Delta Lake (criar tabelas, realizar atualizações completas e incrementais, comprimir ficheiros, restaurar versões anteriores, etc.)

• Experiência básica na configuração e programação de pipelines de dados utilizando o Lakeflow Pipelines Editor

• Experiência básica na definição de Lakeflow Spark Declarative Pipelines utilizando o PySpark

• Ingerir e processar dados utilizando o Auto Loader e a sintaxe PySpark

• Processar Change Data Capture feeds (CDC) com a sintaxe APPLY CHANGES INTO

• Analisar os registos de eventos e os resultados de pipelines para solucionar problemas de sintaxe do DLT

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Upcoming Public Classes

Generative AI Engineer

AI Agent Fundamentals - Portuguese BR

Este curso básico apresenta os agentes de IA e seu uso em aplicativos corporativos na Databricks, incluindo a plataforma Mosaic AI e o Agente Bricks. Os alunos examinarão o que são os agentes de IA, como eles funcionam e como imitam o raciocínio humano para lidar com tarefas complexas.

O curso aborda casos de uso de agentes do mundo real e fornece uma introdução básica a tópicos avançados, como fluxos de trabalho e sistemas multiagentes. Ele também explora como o Agente Bricks simplifica o desenvolvimento de agentes prontos para uso corporativo em vários aplicativos, com demonstrações mostrando como criar e usar agentes em Databricks.

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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”.

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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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