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.

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

SQL Analytics on Databricks - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a usar efetivamente a Databricks para análise de dados, com foco específico no Databricks SQL. Como Analista de Dados da Databricks, suas responsabilidades incluirão encontrar dados relevantes, analisá-los para possíveis aplicações e transformá-los em formatos que forneçam percepções de negócios valiosos.

Você também entenderá sua função no gerenciamento de objetos de dados e como manipulá-los na Databricks Data Intelligence Platform, usando ferramentas como Notebooks, Editor SQL e Databricks SQL.

Além disso, você aprenderá sobre a importância do Unity Catalog no gerenciamento de ativos de dados e da plataforma como um todo. Por fim, o curso fornecerá uma visão geral de como o Databricks facilita a otimização de desempenho e ensinará como acessar percepções de query para entender os processos que ocorrem nos bastidores ao executar a analítica SQL no Databricks.

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

Advanced Techniques with Spark Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso explora os Spark Declarative Pipelines (SDP) da Databricks Lakeflow para a construção de pipelines de transmissão de nível de produção. Aprenderá padrões de design avançados, aplicação robusta da qualidade de dados e integração multiplataforma, essenciais para a engenharia de lakehouses no mundo real.

Ao longo do curso, irá aprofundar técnicas modernas de ingestão e processamento de dados, dominando ferramentas como o Liquid Clustering para otimização de layout e o padrão Multiplex Streaming para eventos com esquemas mistos. No final dos módulos, saberá como lidar com confiança com a evolução de esquemas, automatizar a Change Data Capture (CDC) e garantir a integridade dos dados.

Através de aulas teóricas e demonstrações práticas, irá:

• Construir pipelines de múltiplos fluxos para ingerir dados de múltiplas fontes numa tabela Bronze unificada.

• Aplicar o algoritmo Liquid Clustering e as Expectativas de Qualidade de Dados nas camadas Prata e Ouro.

• Implementar o padrão Multiplex com Iceberg UniForm para acesso a dados multiplataforma.

• Automatizar o seguimento do histórico de SCD Tipo 2 utilizando o AUTO CDC INTO.

• Conceber pipelines de quarentena sem perda de dados para auditar e gerir registros inválidos.

Observação: A Databricks Academy está a migrar para um formato baseado em notebooks para as aulas dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de diapositivos nas aulas. Pode aceder aos notebooks das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.

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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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