Databricks Get Started Days (Data Engineering + SQL Analytics and BI) - Portuguese BR

Este curso oferece treinamento hands-on para criar retrieval agents usando Databricks Agent Bricks. Os participantes aprenderão a explorar e consultar Knowledge Assistants, fazer o parse de documentos não estruturados em dados estruturados usando AI Functions, fazer chunking de texto para retrieval semântico, criar indexes de AI Search e criar Knowledge Assistants prontos para produção com suporte de múltiplas fontes de conhecimento.

Observação: Nos 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.

Este curso de introdução apresenta o Databricks Lakebase, um serviço PostgreSQL totalmente gerenciado integrado à Databricks Data Intelligence Platform que aproxima as cargas de trabalho operacionais (OLTP) e analíticas (OLAP).

O curso começa com uma aula conceitual que compara sistemas OLTP e OLAP, explicando suas diferentes características de desempenho, modelos de armazenamento e casos de uso típicos. Você também explorará os desafios que as organizações enfrentam ao manter bancos de dados transacionais e plataformas analíticas separados, incluindo movimentação de dados, latência e complexidade arquitetônica.

Em seguida, você aprenderá como o Databricks Lakebase ajuda a enfrentar esses desafios, fornecendo um banco de dados operacional compatível com PostgreSQL que se integra diretamente ao Databricks Lakehouse, permitindo que aplicativos operacionais e análises trabalhem juntos em uma plataforma unificada.

Através de laboratórios práticos, você irá:

Criar e explore um projeto Lakebase utilizando autoscaling compute.

• Navegar pela interface do utilizador do Lakebase, incluindo ramificação, monitorização e definições.

• Criar e query tabelas utilizando o Lakebase SQL Editor.

• Query os dados do Lakebase a partir do Databricks utilizando a Lakehouse Federation e catálogos externos.

• Execute o ETL reverso sincronizando as tabelas Delta com o Lakebase.

• Ligue-se ao Lakebase a partir do Python e execute operações CRUD básicas.

Este é um curso introdutório, pelo que o foco é a compreensão dos conceitos principais e dos workflows básicos para trabalhar com o Lakebase. A criação de aplicações de produção completas com base no Lakebase está fora do âmbito deste curso.

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.

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

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