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.

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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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Build Data Pipelines with Lakeflow Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso apresenta aos usuários os conceitos e habilidades essenciais necessários para criar pipelines de dados usando pipelines declarativos do Lakeflow em Databricks para ingestão e processamento incrementais em lote ou transmissão por meio de várias streaming tables e materialized views. Projetado para engenheiros de dados novos em pipelines declarativos Lakeflow, o curso fornece uma visão geral abrangente dos principais componentes, como processamento incremental de dados, streaming tables, materialized views e views temporárias, destacando suas finalidades e diferenças específicas.

Os tópicos abordados incluem:

- Desenvolvimento e depuração de pipelines ETL com o editor de vários arquivos no Lakeflow usando SQL (com exemplos de código Python fornecidos)

- Como os pipelines declarativos do Lakeflow acompanham dependências de dados em um pipeline através do gráfico de pipeline

- Configuração de recursos de computação do pipeline, ativos de dados, modos de gatilho e outras opções avançadas.

Em seguida, o curso apresenta as expectativas de qualidade de dados no Lakeflow, orientando os usuários pelo processo de integração de expectativas em pipelines para validar e impor a integridade dos dados. Em seguida, os alunos explorarão como colocar um pipeline em produção, incluindo opções de agendamento, modo de produção e habilitação do log de eventos do pipeline para monitorar o desempenho e a integridade do pipeline.

Finalmente, o curso aborda como implementar a captura de dados de alterações (CDC) usando a sintaxe APPLY CHANGES INTO dentro dos Pipelines Declarativos do Lakeflow para gerenciar dimensões que mudam lentamente (SCD Tipo 1 e Tipo 2), preparando os usuários para integrar CDC em seus próprios pipelines.

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Data Ingestion with Delta Lake - Portuguese BR

Este curso prepara profissionais de dados para utilizar a plataforma de inteligência do Databricks e produzir pipelines de ETL. Os alunos usarão Delta Live Tables com Spark SQL e Python para definir e programar pipelines que processam incrementalmente novos dados de uma variedade de fontes de dados no Lakehouse. Os alunos também orquestrarão tarefas com Databricks Workflows e promoverão código com Databricks Repos.

Nota: Este curso faz parte da série de cursos "Data Engineering Avançada com o Databricks".

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Databricks Performance Optimization - Portuguese BR

Neste curso, aprenderá como otimizar as cargas de trabalho e o layout físico com o Spark e o Delta Lake, bem como analisar a interface do utilizador do Spark para avaliar o desempenho e depurar aplicações. Abordaremos temas como transmissão, net clustering, data skipping, cache, photons e muito mais.

Nota: Este curso faz parte da série de cursos "Data Engineering Avançada com o Databricks".

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