Databricks Streaming and Lakeflow Declarative Pipelines - Portuguese BR

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

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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

- Capacidade de executar tarefas básicas de desenvolvimento de código usando o workspace Databricks Data Engineering e Data Science (criar clusters, executar código em Notebooks, usar operações básicas de notebook, importar Repos de Git, etc.)

- Experiência de programação intermediária com PySpark

- Extrair dados de uma variedade de formatos de arquivo e fontes de dados

- Aplicar uma série de transformações comuns para limpar dados

- Remodelar e manipular dados complexos usando funções internas avançadas

- Experiência de programação intermediária com Delta Lake (criar tabelas, executar atualizações completas e incrementais, compactar arquivos, restaurar versões anteriores, etc.)

Experiência para iniciantes configurando e programando pipelines de dados usando a IU de Lakeflow Declarative Pipelines

- Experiência para iniciantes definindo Lakeflow Declarative Pipelines usando PySpark

- Ingerir e processar dados usando sintaxe Auto Loader e PySpark

- processar feeds de captura de dados de alteração com sintaxe APPLY CHANGES INTO- Revise os logs de eventos e resultados para solucionar problemas de sintaxe de Declarative Pipeline

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Data Analyst

Data Warehousing with Databricks - Portuguese BR

Este curso foi desenvolvido para profissionais de dados que desejam explorar os recursos de Data Warehousing do Databricks. Supondo que não haja conhecimento prévio do Databricks, ele fornece uma introdução ao uso do Databricks como uma solução moderna de Data Warehousing baseada em nuvem. Os alunos explorarão como usar a Databricks Data Intelligence Platform para ingerir, transformar, governar e analisar dados de forma eficiente usando o dataset padrão TCP-DI do setor como referência. Os alunos também explorarão o Genie, um recurso inovador do Databricks que simplifica a exploração de dados por meio de queries em linguagem natural. Ao final deste curso, os participantes serão equipados com as habilidades fundamentais para implementar e otimizar um data warehouse usando o Databricks.

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning Model Deployment - Portuguese BR

Este curso foi projetado para apresentar três estratégias principais de implantação de machine learning e ilustrar a implementação de cada estratégia em Databricks. Após uma exploração dos fundamentos da implantação de modelos, o curso se aprofunda na inferência em lotes, oferecendo demonstrações práticas e laboratórios para utilizar um modelo em cenários de inferência em lotes, juntamente com considerações para otimização de desempenho. A segunda parte do curso cobre de forma abrangente a implantação de pipeline, enquanto o segmento final se concentra na implantação em tempo real. Os participantes participarão de demonstrações práticas e laboratórios, implantando modelos com Model Serving e utilizando o serving endpoint para inferência em tempo real.

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Machine Learning Practitioner

Data Preparation for Machine Learning - Portuguese BR

Este curso se concentra nos fundamentos da preparação de dados para machine learning usando Databricks. Os participantes aprenderão habilidades essenciais para explorar, limpar e organizar dados personalizados para aplicações tradicionais de machine learning. Os principais tópicos incluem visualização de dados, engenharia de recursos e estratégias ideais de armazenamento de recursos. Por meio de exercícios práticos, os participantes vão ganhar experiência prática na preparação eficiente de conjuntos de dados para machine learning no Databricks. Este curso foi desenvolvido para cientistas de dados de nível associado e profissionais de machine learning e indivíduos que buscam aprimorar sua proficiência na preparação de dados, garantindo uma base sólida para a implantação bem-sucedida do modelo de machine learning.

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