Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Portuguese BR

O curso Implante 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 gráficos acíclicos direcionados (DAGs), configurar várias 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 computação, orquestração modular, técnicas de tratamento de erros e design tolerante a falhas, tudo integrado nativamente à plataforma de inteligência de dados Databricks.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

⇾ Conclusão do curso “Introdução ao Databricks para engenharia de dados” ou sólido conhecimento da plataforma de inteligência de dados Databricks.

⇾ Conhecimento básico de tópicos como navegação no 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

Introdução à engenharia de dados no Databricks

⇾ Engenharia de dados no Databricks

⇾ O que são tarefas do Lakeflow?

Conceitos básicos das tarefas do Lakeflow

⇾ Componentes básicos das tarefas do Lakeflow

⇾ Orquestração de tarefas

⇾ Criação de uma tarefa usando a interface do usuário das tarefas do Lakeflow

Criação e programação de Jobs

⇾ Opções comuns de configuração de tarefas

⇾ Programação e acionadores de Jobs

⇾ Demonstração - Explorando as opções de programação

Recursos avançados do Lakeflow Jobs

⇾ Tarefas condicionais e iterativas

⇾ Tratamento de falhas nas tarefas

⇾ Lakeflow Jobs em produção

⇾ Práticas recomendadas

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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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