Databricks Data Sharing & Collaboration - Portuguese BR
Neste curso, você aprenderá a aproveitar os recursos de compartilhamento de dados da Databricks para habilitar a colaboração segura e eficiente em toda a sua organização e com parceiros externos. O curso aborda os fundamentos do compartilhamento de dados moderno, explorando o valor de negócio que ele proporciona e examinando as três soluções principais da Databricks: Delta Sharing, Marketplace e Clean Rooms. Você entenderá a arquitetura do Delta Sharing, incluindo os modelos de compartilhamento Databricks-to-Databricks (D2D) e aberto (D2O), e aprenderá a compartilhar diversos tipos de ativos, como tabelas, modelos de IA e notebooks. O curso explora ainda estratégias avançadas de replicação, otimização entre nuvens e regiões, e a implementação de controles de acesso granulares usando dynamic views e filtragem por partição. Você também dominará práticas de segurança e governança, incluindo gerenciamento de tokens, controle de acesso granular, otimização de custos e estratégias de auditoria. Ao final, você terá as habilidades para projetar soluções seguras de Delta Sharing para casos de uso internos e externos, otimizar a colaboração entre várias partes enquanto gerencia os custos, e escolher a solução de compartilhamento da Databricks certa para as suas necessidades específicas de negócio.
O conteúdo deste curso foi desenvolvido para participantes que possuem as seguintes habilidades, conhecimentos e competências:
• Familiaridade com a Databricks Data Intelligence Platform e o modelo de governança do Unity Catalog, incluindo metastores, catálogos e esquemas.
• Experiência intermediária com SQL, especificamente quanto à Linguagem de Definição de Dados (DDL) para criar views e à Linguagem de Controle de Dados (DCL) para gerenciar permissões.
• Proficiência com Python e PySpark, incluindo a capacidade de usar a DataFrame API para operações em lote e de streaming.
• Compreensão dos conceitos de armazenamento do Delta Lake, incluindo logs de transação, histórico da tabela (time travel) e snapshots.
• Familiaridade com conceitos de Spark Structured Streaming, como checkpoints, micro-batches e semântica de processamento exactly-once.
• Conhecimento dos fundamentos de infraestrutura de nuvem, especificamente a organização de armazenamento de objetos (buckets/containers), regiões de nuvem e modelos de custo de transferência de dados (egress).
• Compreensão básica dos princípios de autenticação e segurança, incluindo REST APIs, tokens, listas de acesso por IP e Provedores de Identidade (OIDC).
• Consciência das técnicas de otimização de banco de dados, como particionamento e clustering de tabelas, para entender o file skipping e o ajuste de desempenho.
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