Databricks Data Privacy - Portuguese BR

Este conteúdo fornece um guia abrangente sobre o gerenciamento da privacidade de dados na Databricks. Ele aborda tópicos importantes, como arquitetura Delta Lake, isolamento de dados regional, compliance com GDPR/CCPA e uso de Change Data Feed (CDF). Por meio de demonstrações práticas e laboratórios práticos, os participantes aprendem a usar os recursos do Unity Catalog para proteger dados confidenciais e garantir a compliance, capacitando-os a proteger a integridade dos dados de forma eficaz.

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

Languages Available: English | 日本語 | Português BR

Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

- Capacidade de executar tarefas básicas de desenvolvimento de código usando o Databricks Data Engineering & Data Science workspace (criar clusters, executar código em notebooks, usar operações básicas de notebook, importar repositórios do git, etc)

- Experiência de programação intermediária com PySpark

- Extrair dados de uma variedade de formatos de arquivo e fontes de dados

- Aplicar uma série de transformações comuns para limpar dados

- Remodelar e manipular dados complexos usando funções avançadas integradas

- Experiência intermediária de programação com Delta Lake (criar tabelas, realizar atualizações completas e incrementais, compactar arquivos, restaurar versões anteriores etc.)

- Experiência iniciante configurando e programando pipelines de dados usando a interface do usuário Delta Live Tables (DLT)

- Experiência iniciante definindo pipelines Delta Live Tables usando PySpark

- Ingerir e processar dados usando Auto Loader e sintaxe PySpark

- Processar feeds de Change Data Capture com sintaxe APPLY CHANGES INTO

- Revisar logs de eventos e resultados do pipeline para solucionar problemas de sintaxe DLT

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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 Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

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

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

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

Ao final deste curso, você estará equipado para automatizar as implantações de projetos do Databricks com os 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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Lab

Professional

Generative AI Engineer

Get Started with Databricks for Generative AI - Portuguese BR

Este curso oferece uma introdução prática à plataforma Mosaic AI, com foco em seus principais componentes e recursos para criar e implantar sistemas de GenAI. Os participantes aprenderão como o Databricks facilita o desenvolvimento de soluções de GenAI escaláveis e explorarão as ferramentas de Mosaic AI, como o Vector Search, o Agent Framework e os recursos de Gen AI do MLflow para acompanhamento e registro de modelos. Este curso inclui experiência prática na construção e avaliação de pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG), implantação de agentes de Gen AI e aproveitamento de estruturas de avaliação para otimizar o desempenho. Ao final do curso, os alunos estarão equipados com as habilidades para projetar, implantar e monitorar aplicativos comuns de Gen AI usando o Mosaic AI.

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Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá habilidades básicas que permitirão usar a Plataforma de Inteligência de Dados Databricks para executar um fluxo de trabalho simples de análise de dados e dar suporte a esforços de data warehousing. Você fará um tour pelo espaço de trabalho e aprenderá a trabalhar com objetos de dados no Databricks, como catálogos, esquemas, tabelas, clusters de computação, notebooks e painéis. Em seguida, você seguirá um fluxo de trabalho básico de análise de dados para executar tarefas como manipular dados usando o Databricks SQL, aproveitar os logs da versão Delta Lake para acesso a versões anteriores, criar painéis dentro da plataforma e criar Genie Spaces para exploração de dados usando prompts de linguagem natural. Você também aprenderá como o Databricks oferece suporte às necessidades de armazenamento de dados por meio do uso do Databricks SQL, Delta Live Tables e Unity Catalog. Com a compra de uma assinatura do Databricks Labs, o curso também termina com um exercício de laboratório abrangente para praticar o que você aprendeu num ambiente ativo do Databricks Workspace.

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

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Lab

Onboarding