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Databricks Streaming and Delta Live Tables - Portuguese BR

Este curso oferece uma compreensão abrangente de Transmissão estruturada do Spark e Delta Lake, incluindo modelos de computação, configuração para leitura de transmissões e manutenção da qualidade dos dados em um ambiente de transmissão.

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


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

Skill Level
Professional
Duration
4h
Prerequisites
  • O conteúdo foi desenvolvido para os participantes com as seguintes competências/conhecimentos/habilidades: 

  • Capacidade de executar tarefas básicas de desenvolvimento de código usando o workspace de ciência e engenharia de dados do Databricks (criar clusters, executar código em notebooks, realizar operações básicas em notebooks, importar repos do git etc.)

  • Experiência intermediária em programação com PySpark

    • Extrair dados de vários formatos de arquivo e fontes de dados

    • Aplicar uma série de transformações comuns para limpar dados

    • Remodelar e manipular dados complexos usando funções integradas avançadas

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

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

  • Experiência de nível iniciante na definição de pipelines Delta Live Tables (DLT) usando PySpark

    • Ingerir e processar dados usando Auto Loader e sintaxe PySpark

    • Processar feeds do Change Data Capture com sintaxe APPLY CHANGES INTO

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

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Data Engineer

DevOps Essentials for Data Engineering - Portuguese BR

Este curso explora as melhores práticas de engenharia de software e os princípios de DevOps, projetados especificamente para engenheiros de dados que trabalham com Databricks. Os participantes construirão uma base sólida em tópicos-chave, como qualidade de código, controle de versão, documentação e testes. O curso enfatiza o DevOps, abordando os principais componentes, os benefícios e o papel da continuous integration e delivery (CI/CD) na otimização dos fluxos de trabalho de engenharia de dados.

Você aprenderá a aplicar princípios de modularidade no PySpark para criar componentes reutilizáveis e estruturar código de forma eficiente. A experiência prática inclui o projeto e a implementação de testes unitários para funções do PySpark usando a estrutura pytest, seguidos por testes de integração para pipelines de dados Databricks com DLT (Delta Live Tables) e fluxos de trabalho para garantir a confiabilidade.

O curso também aborda operações essenciais do Git no Databricks, incluindo o uso de pastas Git do Databricks para integrar práticas de integração contínua. Por fim, você examinará de alto nível vários métodos de implantação de ativos do Databricks, como REST API, CLI, SDK e DABs (Databricks Asset Bundles), fornecendo o conhecimento de técnicas para implantar e gerenciar seus pipelines.

Ao final do curso, você será proficiente em software engineering e práticas recomendadas de DevOps, permitindo que você crie soluções de engenharia de dados escaláveis, sustentáveis e eficientes.

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Free
2h
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.