Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Portuguese BR

O curso Deploy Workloads with Lakeflow Jobs ensina como orquestrar e automatizar fluxos de trabalho de dados, analítica e IA usando Lakeflow Jobs como uma plataforma de orquestração unificada dentro do ecossistema Databricks.

• Você aprenderá a projetar e implementar cargas de trabalho de dados usando Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs), configurar diversas opções de agendamento e implementar recursos avançados de fluxo de trabalho, como execução condicional de tarefas, dependências run-if e loops for each.

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

Observação: a Databricks Academy está mudando para um formato baseado em cadernos para as aulas presenciais no ambiente Databricks, deixando de usar apresentações de slides para as palestras. Você pode acessar os cadernos das palestras no ambiente de laboratório Vocareum.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

• Conclusão do curso "Get Started with Databricks for Data Engineering", ou um sólido entendimento do Databricks Data Intelligence Platform

• Compreensão básica de tópicos como navegação em um Databricks Workspace, Apache Spark, Delta Lake, Arquitetura Medallion e Unity Catalog.

• Familiaridade com Python/PySpark

• Experiência na escrita de consultas SQL de nível intermediário.

Outline

• Visão Geral do Curso

• Introdução à Engenharia de Dados no Databricks

• Lakeflow Jobs Core Components

• Visão Geral do Projeto do Curso

• Demo - Criando um Job Usando a Interface do LakeFlow Jobs UI

• Lab - Create your First Job

• Criando e Agendando Jobs

• Demo - Automatizando Cargas de Trabalho com Agendamento e Gatilhos

• Tarefa Condicional e Iterativa

• Demo - Construindo Cargas de Trabalho Dinâmicas com Tarefas Avançadas

• Lab - Adicionando Tarefa If-Else e Automatizando seu Job

• Tratamento de Falhas em Tarefas e Monitoramento do Desempenho de Jobs

• Demo - Monitoramento e Reparo de Tarefa

• Lakeflow Jobs em Produção e Melhores Práticas

• Resumo e Próximos Passos

• BÔNUS LAB - Orquestração Modular

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Generative AI Engineer

Generative AI Engineering with Databricks - Portuguese BR

Este curso é destinado a cientistas de dados, engenheiros de machine learning e outros profissionais de dados que desejam criar aplicações de IA generativa usando os frameworks mais recentes e populares e os recursos do Databricks.

Observação: a Databricks Academy está migrando para um formato baseado em notebooks para as sessões em sala de aula dentro do ambiente Databricks, deixando de usar apresentações de slides nas aulas. Você pode acessar os notebooks das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.

A seguir, descrevemos cada um dos quatro módulos de quatro horas incluídos neste curso.

Building RAG Agents with Agent Bricks: este curso oferece treinamento prático para criar agentes de recuperação usando o Databricks Agent Bricks. Os participantes aprenderão a explorar e consultar Knowledge Assistants, analisar documentos não estruturados convertendo-os em dados estruturados usando AI Functions, dividir texto em partes (chunks) para recuperação semântica, criar índices de Vector Search e criar Knowledge Assistants prontos para produção com suporte de várias fontes de conhecimento.

Building Agentic Applications on Databricks: este curso ensina os alunos a criar aplicações agênticas de nível de produção no Databricks. Os alunos aprendem a criar ferramentas de agente governadas usando Unity Catalog e MCP, criar sistemas de agente único e multiagente com o OpenAI Agents SDK e aproveitar o Agent Bricks e o Genie para casos de uso de knowledge assistant orquestrados com um agente supervisor. O curso abrange toda a progressão, desde a prototipagem de ferramentas até a implantação em produção, com experiência prática usando o rastreamento (tracing) do MLflow para observar a execução do agente.

Agent Evaluation on Databricks: este curso ensina os alunos a avaliar sistematicamente agentes de IA usando o framework de avaliação do MLflow, abordando os desafios exclusivos dos sistemas de IA não determinísticos com os quais os testes de software tradicionais não conseguem lidar. Os alunos aprendem a implementar várias abordagens de avaliação, incluindo juízes integrados (built-in judges) para critérios comuns, como correção e segurança, juízes baseados em diretrizes para requisitos específicos de negócios e juízes personalizados para necessidades especializadas. O curso abrange tanto a avaliação offline usando conjuntos de dados (datasets) selecionados quanto o monitoramento de produção online, com experiência prática usando os recursos de rastreamento (tracing) do MLflow para entender os padrões de execução do agente e coletar feedback humano de diferentes tipos de partes interessadas. Por meio de demonstrações e laboratórios práticos, os alunos desenvolvem habilidades na criação de fluxos de trabalho de avaliação que impulsionam melhorias contínuas de qualidade ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento de agentes de IA.

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks: este curso aborda o ciclo de vida completo para implantar e monitorar agentes de IA generativa no Databricks. Os participantes aprenderão a implantar agentes como Databricks Apps usando Declarative Automation Bundles (DABs), integrar ferramentas por meio do Model Context Protocol (MCP), instrumentar agentes com o MLflow Tracing e avaliar a qualidade em produção usando scorers, juízes multi-turno e avaliação online. Por meio de demos e laboratórios práticos, os participantes ganharão experiência prática na criação, observação e monitoramento de agentes de IA de nível de produção na plataforma Databricks.

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

Generative AI Engineer

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks - Portuguese BR

Este curso cobre o ciclo de vida ponta a ponta para implantar e monitorar agents de generative AI no Databricks. Os participantes aprenderão a implantar agents como Databricks Apps usando Declarative Automation Bundles (DABs), integrar tools via Model Context Protocol (MCP), instrumentar agents com MLflow Tracing e avaliar a qualidade em produção usando scorers, judges multi-turn e avaliação online. Por meio de demos e labs hands-on, os participantes obterão experiência prática criando, observando e monitorando AI agents de nível de produção na plataforma Databricks.

Building Agentic Applications on Databricks - Portuguese BR

Este curso ensina os alunos a criar aplicações agentic de nível de produção no Databricks. Os alunos aprendem a criar agent tools governadas usando Unity Catalog e MCP, criar sistemas single e multi-agent com o OpenAI Agents SDK e aproveitar Agent Bricks e Genie para casos de uso de knowledge assistant orquestrados com um supervisor agent. O curso cobre a progressão completa desde a prototipagem de tools até a implantação em produção, com experiência hands-on usando MLflow tracing para observar a execução do agent.

Nota: A Databricks Academy está fazendo a transição para um formato baseado em notebooks para as sessões em sala de aula dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides para as aulas. Você pode acessar os notebooks de aula no ambiente de laboratório do Vocareum.