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

Skill Level

Associate

Duration

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

Upcoming Public Classes

Date	Time	Language	Price
Date	Time	Language	Price	Sep 26	01 PM - 05 PM (America/Sao_Paulo)	Portuguese - BR	$750.00

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Data Engineer

Data Ingestion with Lakeflow Connect - Portuguese BR

"Este curso fornece uma introdução abrangente ao Lakeflow Connect, uma solução escalável e simplificada para a ingestão de dados em Databricks de uma ampla gama de fontes. Você começará explorando os diferentes tipos de conectores Lakeflow Connect (Padrão e Gerenciado) e aprenderá várias técnicas de ingestão de dados, incluindo ingestão em lote, lote incremental e transmissão. Você também analisará os principais benefícios do uso de tabelas Delta e da arquitetura Medallion.

Em seguida, você desenvolverá habilidades práticas para ingerir dados do armazenamento de objetos do Cloud usando os conectores padrão do Lakeflow Connect. Isso inclui trabalhar com métodos como CREATE TABLE AS SELECT (CTAS), COPY INTO e Auto Loader, com ênfase nos benefícios e considerações de cada abordagem. Você também aprenderá a acrescentar colunas de metadados às tabelas de nível bronze durante a ingestão no Databricks Data Intelligence Platform. Em seguida, o curso aborda como lidar com registros que não correspondem ao esquema da tabela usando a coluna de dados resgatados, juntamente com estratégias para gerenciar e analisar esses dados. Você também explorará técnicas para ingerir e nivelar dados JSON semiestruturados.

Em seguida, você explorará como executar a ingestão de dados de nível empresarial usando os Conectores Gerenciados do Lakeflow Connect para trazer dados de bancos de dados e aplicativos de software como serviço (SaaS). O curso também apresenta o Partner Connect como uma opção para integrar ferramentas de parceiros em seus fluxos de trabalho de ingestão.

Finalmente, o curso termina com estratégias alternativas de ingestão, incluindo operações MERGE INTO e alavancagem do Databricks Marketplace, equipando você com uma base sólida para dar suporte a casos de uso modernos de engenharia de dados."

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Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

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

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

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

Ao final deste curso, você estará equipado para automatizar as implantações de projetos do Databricks com os Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

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Data Warehousing with Databricks - Portuguese BR

Este curso foi desenvolvido para profissionais de dados que desejam explorar os recursos de Data Warehousing do Databricks. Supondo que não haja conhecimento prévio do Databricks, ele fornece uma introdução ao uso do Databricks como uma solução moderna de Data Warehousing baseada em nuvem. Os alunos explorarão como usar a Databricks Data Intelligence Platform para ingerir, transformar, governar e analisar dados de forma eficiente usando o dataset padrão TCP-DI do setor como referência. Os alunos também explorarão o Genie, um recurso inovador do Databricks que simplifica a exploração de dados por meio de queries em linguagem natural. Ao final deste curso, os participantes serão equipados com as habilidades fundamentais para implementar e otimizar um data warehouse usando o Databricks.

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