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

Este curso ensina os analistas de dados a projetar, criar, publicar e operar AI/BI Dashboards no Databricks. Os AI/BI Dashboards combinam dados governados pelo Unity Catalog com visualizações interativas, filtros e integração com o Genie, para que os usuários de negócios possam explorar respostas sem escrever código.

O curso segue uma única construção de ponta a ponta. Você começa com tabelas de origem no Unity Catalog e termina com um dashboard de várias páginas publicado e monitorado. Ao longo do caminho, você aprende como os dashboards se encaixam na família mais ampla de produtos AI/BI do Databricks e onde o Genie, os conjuntos de dados, as visualizações e os filtros se encaixam no fluxo de trabalho.

O conteúdo aborda:

• Os fundamentos dos AI/BI Dashboards e como eles se relacionam com o Genie e com o restante da plataforma Databricks.

• A exploração de dados de origem no Unity Catalog e o design de conjuntos de dados reutilizáveis para dashboards com SQL.

• A criação de visualizações (KPIs, tendências, detalhamentos) e a organização de um dashboard de várias páginas bem estruturado.

• O uso do Genie Code para esboçar SQL, gráficos e filtros a partir de prompts em linguagem natural.

• A adição de filtros para tornar os dashboards interativos e responsivos às perguntas de quem os visualiza.

• A publicação, o compartilhamento e o gerenciamento de permissões para que as pessoas certas possam visualizar e editar o dashboard.

• A execução do dashboard em produção com atualização agendada, cache e monitoramento de uso.

Ao final do curso, você será capaz de partir de uma pergunta de negócio, projetar os conjuntos de dados de apoio, criar um dashboard refinado e entregá-lo ao seu público com as permissões corretas e uma estratégia de atualização que o mantenha preciso.

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.

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

Este curso apresenta as habilidades fundamentais necessárias para executar um fluxo de trabalho básico de engenharia de dados na Databricks Data Intelligence Platform. Você vai explorar o workspace, trabalhar com o Unity Catalog e aprender os blocos de construção que um engenheiro de dados usa no dia a dia no Databricks.

O curso segue um caminho prático. Você começa se familiarizando com o workspace e, em seguida, avança por notebooks de Demo e Lab em pares para cada tópico. As Demos apresentam um conceito com o instrutor ou por meio de um notebook guiado; os Labs pedem que você aplique por conta própria o que acabou de ver.

O conteúdo aborda:

• A Databricks Data Intelligence Platform e como o workspace do Databricks, o Unity Catalog e os notebooks se integram.

• Criação e gerenciamento de tabelas Delta Lake.

• Modificação de dados com INSERT, UPDATE e DELETE.

• Exploração do histórico de versões e do time travel em tabelas Delta.

• Ingestão de dados com as opções do Lakeflow Connect: CTAS, a interface de Upload e COPY INTO.

• Construção de um pipeline de Arquitetura Medallion que transforma dados pelas camadas Bronze, Silver e Gold.

• Automação de pipelines com o Lakeflow Jobs.

• (Bônus) Construção de um pipeline declarativo com o Spark Declarative Pipelines.

Ao final do curso, você se sentirá à vontade para criar tabelas Delta Lake, ingerir dados nelas, transformar esses dados por meio de um pipeline Medallion e automatizar todo o processo como um job agendado.

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Este curso abrangente fornece um guia prático para o desenvolvimento de modelos tradicionais de aprendizado de máquina no Databricks, enfatizando demonstrações práticas e fluxos de trabalho usando bibliotecas de ML populares. Os participantes explorarão as principais técnicas de ML, incluindo regressão e clustering, enquanto aproveitam os poderosos recursos do Databricks. O curso aborda a integração do MLflow para rastreamento de modelos, a Databricks Feature Store para gerenciamento de recursos e o Optuna para ajuste de hiperparâmetros. Além disso, os participantes aprenderão como acelerar o desenvolvimento de modelos com o Genie Code, o assistente de codificação baseado em IA da Databricks que usa linguagem natural, conexões MCP, instruções e habilidades para orientar todo o ciclo de vida de ML. Ao final do curso, os alunos terão habilidades práticas do mundo real para desenvolver, otimizar e implantar modelos de aprendizado de máquina de forma eficiente no ambiente Databricks.