Databricks Performance Optimization - Portuguese BR

Neste curso, aprenderá como otimizar as cargas de trabalho e o layout físico com o Spark e o Delta Lake, bem como analisar a interface do utilizador do Spark para avaliar o desempenho e depurar aplicações. Abordaremos temas como transmissão, net clustering, data skipping, cache, photons e muito mais.

Nota: Este curso faz parte da série de cursos "Data Engineering Avançada com o Databricks".

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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para participantes com essas competências/conhecimentos/habilidades:

• Capacidade de executar tarefas básicas de desenvolvimento de código utilizando Databricks (criar clusters, executar código em notebooks, utilizar operações básicas de notebook, importar repositórios do Git, etc.)

• Experiência intermediária em programação com o PySpark, como extrair dados de diversas fontes de dados em formatos de ficheiro, aplicar várias transformações comuns para limpar dados e remodelar e manipular dados complexos utilizando funções avançadas integradas.

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

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Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Portuguese BR

O curso Implantar cargas de trabalho com Lakeflow Jobs ensina como orquestrar e automatizar fluxos de trabalho de dados, análises e IA usando o Lakeflow Jobs como uma plataforma de orquestração unificada dentro do ecossistema Databricks.

- Você aprenderá a projetar e implementar cargas de trabalho de dados usando Directed Acyclic Graphs (DAGs), configurar várias opções de agendamento e implementar recursos avançados de fluxo de trabalho, como execução condicional de tarefas, dependências de execução condicional e for each loops.

- O curso aborda as melhores práticas para a criação de pipelines robustos e prontos para produção com seleção de compute adequada, orquestração modular, técnicas de tratamento de erros e design tolerante a falhas, tudo integrado nativamente na Databricks Data Intelligence Platform.

Nota: Este curso faz parte da série de cursos "Data Engineering Avançada com o Databricks".

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Data Ingestion with Delta Lake - Portuguese BR

Este curso prepara profissionais de dados para utilizar a plataforma de inteligência do Databricks e produzir pipelines de ETL. Os alunos usarão Delta Live Tables com Spark SQL e Python para definir e programar pipelines que processam incrementalmente novos dados de uma variedade de fontes de dados no Lakehouse. Os alunos também orquestrarão tarefas com Databricks Workflows e promoverão código com Databricks Repos.

Nota: Este curso faz parte da série de cursos "Data Engineering Avançada com o Databricks".

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Databricks Streaming and Lakeflow Spark Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso oferece uma compreensão abrangente do Spark Structured Streaming e do Delta Lake, incluindo modelos de compute, configuração para leitura de dados em tempo real e manutenção da qualidade dos dados num ambiente de transmissão.

Nota: Este curso faz parte da série de cursos "Data Engineering Avançada com o Databricks".

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