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: para arquivos de aula SCORM, feche a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão "Next Lesson" (Próxima lição), pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

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

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

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

Customer registration Partner registration

See all our registration options

Registration options

Databricks has a delivery method for wherever you are on your learning journey

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

Registre-se agora

Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

Registre-se agora

Blended Learning

Self-paced and weekly instructor-led sessions for every style of learner to optimize course completion and knowledge retention. Go to Subscriptions Catalog tab to purchase

Purchase now

Skills@Scale

Comprehensive training offering for large scale customers that includes learning elements for every style of learning. Inquire with your account executive for details

Upcoming Public Classes

Get Started with Databricks: End to End - Portuguese BR

Este curso é uma introdução abrangente e prática ao Databricks Data Intelligence Platform. Você seguirá uma jornada completa de ponta a ponta que começa no workspace e termina com uma introdução à IA e machine learning, abordando as habilidades do dia a dia necessárias para trabalhar com dados no Databricks.

O curso abrange:

• Navegação pelo workspace do Databricks, opções de compute e as experiências do Lakehouse versus Genie.

• Compreensão e ingestão de dados com o Unity Catalog, incluindo upload de arquivos e o Catalog Explorer.

• Trabalho em Databricks Notebooks e uso do Genie Code para escrever e depurar código.

• Consulta de dados com SQL, gerenciamento de consultas salvas e criação de painéis e visualizações.

• Exploração de dados em linguagem natural com os Genie Agents.

• Uma introdução à IA e machine learning com MLflow e o Data Science Agent.

Ao final do curso, você estará confortável para navegar pelo Databricks, encontrar e governar dados no Unity Catalog, escrever código SQL e em notebook com assistência de IA, criar painéis e explorar dados com o Genie.

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.

Pode criar umaconta Databricks Free Edition e experimentar as demonstrações subsequentes num ambiente prático.

Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - Portuguese BR

Este curso apresenta o Databricks Data Intelligence Platform e as habilidades essenciais que um analista de dados precisa para o trabalho diário de analítica SQL e BI. Você navegará pelo workspace e pelo Unity Catalog, escreverá consultas SQL em tabelas gerenciadas pelo Unity Catalog a partir de um Serverless SQL Warehouse, usará o Genie Code para gerar e depurar SQL, trabalhará com o Delta Lake (DML, histórico de versões, viagem do tempo e restauração), criará e publicará Painéis de AI/BI, e desenvolverá Agentes Genie para analítica conversacional. Cada tópico combina um notebook de demonstração guiada com um laboratório prático.

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

Free

Onboarding

Generative AI Engineer

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.

Observação: Nos arquivos de aula SCORM, feche a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão “Próxima lição”, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

Free

Associate