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.

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

SQL Programming and Procedural Logic - Portuguese BR

Neste curso, você explorará habilidades essenciais de programação SQL e lógica procedural no Databricks, com foco em como construir fluxos de trabalho analíticos modulares, sustentáveis e prontos para produção. Você começará aprendendo sobre construções SQL fundamentais — como Common Table Expressions (incluindo CTEs recursivas avançadas), objetos com escopo de sessão como visualizações e tabelas temporárias e User Defined Functions — que tornam seu desenvolvimento SQL mais limpo e reutilizável. O curso então o orienta por técnicas avançadas de scripting SQL usando instruções compostas, variáveis, fluxo de controle, condicionais, loops e tratamento robusto de erros para criar processos SQL estruturados e flexíveis. Você também aprenderá como garantir consistência de dados nesses pipelines de várias etapas usando transações de várias instruções compatíveis com ACID. Por fim, você descobrirá como encapsular lógica em SQL Stored Procedures e orquestrar fluxos de trabalho complexos com Lakeflow Jobs e estratégias de migração, transformando tarefas legadas em pipelines modulares e automatizados que aproveitam todos os recursos da plataforma Databricks.

Observação: a Databricks Academy está mudando para um formato baseado em cadernos para as aulas presenciais no ambiente Databricks, deixando de usar apresentações de slides para as palestras. Você pode acessar os cadernos das palestras no ambiente de laboratório Vocareum.

Building Enterprise Applications with Databricks Apps - Portuguese BR

Este curso apresenta o Databricks Apps, um novo recurso que permite que os desenvolvedores criem e implantem aplicações seguras de dados e IA diretamente na plataforma Databricks. Ele foi pensado principalmente para cientistas de dados, engenheiros de dados e desenvolvedores que precisam criar aplicações personalizadas que tornem os insights de dados acessíveis a usuários não técnicos dentro de suas organizações.

O curso começa com uma visão geral dos principais componentes do Databricks Apps, seguida da implantação de um aplicativo simples que se integra a um serviço externo. Em seguida, você aprenderá a criar e implantar aplicações inteligentes e data-driven que se integram aos recursos da plataforma Databricks. O curso aborda, então, como desenvolver aplicativos fora do ambiente Databricks. Ele se encerra com um tratamento detalhado das melhores práticas para implementar aplicações corporativas seguras e confiáveis.

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

Data Modeling Strategies - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a projetar modelos de dados escaláveis e prontos para análise usando a Plataforma Databricks Lakehouse. O curso é estruturado em três módulos que abrangem princípios fundamentais de modelagem de dados, casos de uso avançados de warehousing e machine learning e design moderno de produtos de dados. Você explorará as principais metodologias, como o CIF da Inmon, a modelagem dimensional da Kimball e o Data Vault 2.0, juntamente com demonstrações práticas sobre a implementação dessas estratégias no Databricks.

Por meio de laboratórios práticos, você criará diagramas de ER, aplicará transformações SCD Tipo 2 e criará repositórios de recursos para fluxos de trabalho de ML. O curso também apresenta o conceito de produtos de dados e como o pensamento do produto, a governança e a consistência semântica permitem a integração escalável entre domínios. Ao final do curso, você estará equipado para modelar, gerenciar e operacionalizar dados de forma eficaz em uma arquitetura unificada do Lakehouse.

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