Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Portuguese BR

O curso Implantar 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 Directed Acyclic Graphs (DAGs), configurar várias opções de agendamento e implementar recursos avançados de fluxo de trabalho, como execução condicional de tarefas, dependências de execução condicional e for each loops.

- O curso aborda as melhores práticas para a criação de pipelines robustos e prontos para produção com seleção de compute adequada, orquestração modular, técnicas de tratamento de erros e design tolerante a falhas, tudo integrado nativamente na Databricks Data Intelligence Platform.

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

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- Conclusão do curso "Comece a utilizar a Databricks para engenharia de dados", ou uma compreensão sólida do Databricks Data Intelligence Platform

- Compreensão Básica de tópicos como navegar em uma Databricks Workspace, Apache Spark, Delta Lake, Arquitetura Medallion, e Unity Catalog.

- Familiaridade com Python/PySpark

- Experiência em escrever queries de nível intermediário SQL.

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Upcoming Public Classes

Data Engineer

Databricks Streaming and Delta Live Tables - Portuguese BR

Este curso oferece uma compreensão abrangente de Transmissão estruturada do Spark e Delta Lake, incluindo modelos de computação, configuração para leitura de transmissões e manutenção da qualidade dos dados em um ambiente de transmissão.

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

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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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Databricks Performance Optimization - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a otimizar cargas de trabalho com Spark e Delta Lake e analisar o Spark UI para avaliar desempenho e depurar aplicativos. Abordaremos tópicos como transmissão, Liquid Cluster, omissão de dados, cache, Photon e muito mais.

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

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