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".

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Skill Level

Professional

Duration

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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Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

Este curso fornece uma revisão abrangente dos princípios de DevOps e sua aplicação em projetos Databricks. Ele começa com uma visão geral dos principais DevOps, DataOps, integração contínua (CI), implantação contínua (CD) e testes, e explora como esses princípios podem ser aplicados a pipelines de engenharia de dados.

Em seguida, o curso se concentra na implantação contínua dentro do processo de CI/CD, examinando ferramentas como a API REST do Databricks, o SDK e a CLI para implantação de projetos. Você aprenderá sobre os DABs (Asset Bundles, pacotes de ativos do Databricks) e como eles se encaixam no processo de CI/CD. Você se aprofundará em seus principais componentes, na estrutura de pastas e em como eles simplificam a implantação em vários ambientes de destino no Databricks. Você também aprenderá a adicionar variáveis, modificar, validar, implantar e executar Databricks Asset Bundles para vários ambientes com configurações diferentes usando a CLI do Databricks.

Por fim, o curso apresenta o Visual Studio Code como um ambiente de desenvolvimento interativo (IDE) para criar, testar e implantar Databricks Asset Bundles localmente, otimizando seu processo de desenvolvimento. O curso termina com uma introdução à automação de pipelines de implantação usando ações do GitHub para aprimorar o fluxo de trabalho de CI/CD com Databricks Asset Bundles.

Ao final deste curso, você estará equipado para automatizar as implantações de projetos do Databricks com os Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

Nota: Este curso é o quarto da série “Engenharia de dados avançada com Databricks”.

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Professional

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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Associate

Data Analyst

Databricks AI/BI for Self-Service Analytics - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá como gerar autonomamente percepções de negócios por meio da Databricks Data Intelligence Platform da sua empresa usando IA/BI. Após um tour pelos componentes fundamentais da plataforma, você aprenderá a interagir com painéis de IA/BI pré-criados para explorar os dados da sua empresa por meio de gráficos e visualizações existentes. Você também aprenderá a usar o Genie de IA/BI para ir além dos painéis, fazendo perguntas de acompanhamento em linguagem natural para obter novos percepções, criar visualizações e compartilhá-las com seus colegas.

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Onboarding