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

AI/BI for Data Analysts - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a usar os recursos que o Databricks fornece para as necessidades de business intelligence: Painéis de IA/BI e AI/BI Genie. Como Analista de Dados da Databricks, você terá a tarefa de criar Painéis de IA/BI e AI/BI Genie Spaces dentro da plataforma, gerenciar o acesso a esses ativos pelas partes interessadas e necessárias e manter esses ativos à medida que são editados, atualizados ou desativados ao longo de sua vida útil. Este curso pretende instruir os participantes sobre como projetar painéis para percepções de negócios, compartilhá-los com colaboradores e partes interessadas e manter esses ativos dentro da plataforma. Os participantes também aprenderão a utilizar os AI/BI Genie Spaces para dar suporte à análise de autoatendimento por meio da criação e manutenção desses ambientes alimentados pelo Databricks Data Intelligence Engine.

Databricks Data Privacy - Portuguese BR

Este conteúdo oferece um guia completo para a gestão da privacidade de dados no Databricks. Aborda temas essenciais como a arquitetura do Delta Lake, o isolamento regional de dados, a compliance com o RGPD/CCPA e a utilização do Change Data Feed (CDF). Através de demonstrações práticas e laboratórios interativos, os participantes aprendem a utilizar as funcionalidades do Unity Catalog para proteger dados confidenciais e garantir a compliance, capacitando-os para salvaguardar a integridade dos dados de forma eficaz.

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

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

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

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

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

Ao final deste curso, você estará apto a automatizar implantações de projetos Databricks com Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

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