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DevOps Essentials for Data Engineering - Portuguese BR

Este curso explora as melhores práticas de engenharia de software e os princípios de DevOps, projetados especificamente para engenheiros de dados que trabalham com Databricks. Os participantes construirão uma base sólida em tópicos-chave, como qualidade de código, controle de versão, documentação e testes. O curso enfatiza o DevOps, abordando os principais componentes, os benefícios e o papel da continuous integration e delivery (CI/CD) na otimização dos fluxos de trabalho de engenharia de dados.


Você aprenderá a aplicar princípios de modularidade no PySpark para criar componentes reutilizáveis e estruturar código de forma eficiente. A experiência prática inclui o projeto e a implementação de testes unitários para funções do PySpark usando a estrutura pytest, seguidos por testes de integração para pipelines de dados Databricks com DLT (Delta Live Tables) e fluxos de trabalho para garantir a confiabilidade.


O curso também aborda operações essenciais do Git no Databricks, incluindo o uso de pastas Git do Databricks para integrar práticas de integração contínua. Por fim, você examinará de alto nível vários métodos de implantação de ativos do Databricks, como REST API, CLI, SDK e DABs (Databricks Asset Bundles), fornecendo o conhecimento de técnicas para implantar e gerenciar seus pipelines.


Ao final do curso, você será proficiente em software engineering e práticas recomendadas de DevOps, permitindo que você crie soluções de engenharia de dados escaláveis, sustentáveis e eficientes.


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

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites
  • Conhecimento proficiente da plataforma Databricks, incluindo experiência com Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake e Medallion Architecture, Unity Catalog, Delta Live Tables e fluxos de trabalho. Uma compreensão básica do controle de versão Git também é necessária.
  • Experiência em ingestão e transformação de dados, com proficiência em PySpark para processamento de dados e manipulações de DataFrame. Além disso, os candidatos devem ter experiência em escrever queries SQL de nível intermediário para análise e transformação de dados.
  • Conhecimento de programação Python, com proficiência em escrever código Python de nível intermediário, incluindo a capacidade de projetar e implementar funções e classes. Os usuários também devem ser hábeis em criar, importar e utilizar efetivamente pacotes Python.

Outline

Software Engineering, DevOps e Fundamentos de CI/CD

Introdução às práticas recomendadas de Software Engineering (SWE)

Introdução a Modularizando Código em PySpark

Modularizar o Código PySpark

Fundamentos de DevOps

O papel da CI/CD na DevOps

Verificação de Conhecimento/Discussão


Continuous Integration

Planejando do Projeto

Exploração de configuração do projeto

Introdução aos testes de unidade para PySpark

Criando e executando testes unitários

Executando testes de  integração com DLT e Fluxos de trabalho

Realização de Testes de integração com DLT e Fluxos de trabalho

Version Control with Git Overview


Introdução a Continuous Deployment

Visão geral da implantação de ativos do Databricks (slides)

Implantação do projeto Databricks

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Data Engineer

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.

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Paid
4h
Lab
instructor-led
Professional

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.