Feature Engineering at Scale - Portuguese BR

Neste curso, você obterá uma compreensão abrangente de como projetar, escalar e operacionalizar pipelines de Engenharia de Recursos de ponta a ponta na plataforma Databricks. O currículo está estruturado em três módulos progressivos: dominar os fundamentos da execução distribuída e da otimização do Spark, implementar ingestão de dados escalável com Auto Loader e pipelines LakeFlow declarativos, e avançar para MLOps de nível de produção com o Databricks Feature Store.

Você participará de experiências de aprendizado práticas, como depuração de desempenho do Spark com o otimizador Catalyst e o Spark UI, construção de arquiteturas medallion Bronze-Prata-Ouro robustas com verificações de qualidade automatizadas, e implementação de transformações de recursos escaláveis usando SparkML. O curso culmina na implantação de serviço de recursos em tempo real por meio de Online Feature Stores, na definição de FeatureSpecs com transformações sob demanda e na aplicação de governança e acompanhamento de linhagem com o Unity Catalog.

Ao final do curso, você estará preparado para gerenciar o ciclo de vida completo de recursos para machine learning em escala empresarial — projetando pipelines que sejam eficientes, confiáveis, governados e prontos para produção.

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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para participantes com as seguintes habilidades, conhecimentos e competências:

1. Concluiu o curso "Introduction to Apache Spark" ou possui conhecimento equivalente sobre Spark, incluindo transformações básicas de dados e Spark SQL.

* Os alunos devem estar familiarizados com o papel do Spark no processamento distribuído de dados. Este curso se baseará nessa fundação para explicar como o Spark viabiliza workflows de machine learning escaláveis.

2. Proficiência intermediária em programação Python, especialmente para manipulação de dados utilizando bibliotecas como `pandas`, `numpy` ou `scikit-learn`.

3. Compreensão intermediária de workflows tradicionais de machine learning, incluindo treinamento de modelos, avaliação e ajuste de hiperparâmetros.

4. Familiaridade com a Databricks platform e Workflows.

* Os alunos são fortemente encorajados a concluir o curso Databricks Machine Learning Associate deste curso. Este curso pressupõe conhecimento de desenvolvimento de ML utilizando o ambiente Databricks.

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Upcoming Public Classes

AI Engineer

Get Started with AI Agents on Databricks - Portuguese BR

Este curso é uma introdução aos agentes de IA, seu papel nas aplicações modernas de IA e como construir aplicações de agentes de IA na plataforma Databricks. Você aprenderá sobre os princípios dos agentes de IA, como eles diferem dos sistemas de IA tradicionais, e explorará seus principais componentes. Por meio de demonstrações interativas e laboratórios práticos, você verá como construir, implantar e avaliar agentes de IA no Databricks usando Databricks AI e Agent Bricks. Ao final deste curso, você entenderá como criar e implantar agentes de IA usando a Databricks Data + AI Platform.

Observação: Para os ficheiros das aulas SCORM, por favor certifique-se de fechar a janela SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão 'Next Lesson', pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como completo.

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Building Reliable Conversational Agents with Genie - Portuguese BR

Este curso ensina como projetar, construir e manter um Databricks Genie Agent, uma interface de linguagem natural que permite aos usuários de negócios fazer perguntas sobre dados governados e receber respostas baseadas em SQL sem escrever código.

Você aprenderá como os Genie Agents se encaixam na família de produtos Databricks AI/BI e como eles traduzem linguagem natural em consultas SQL confiáveis. O curso foca no que é necessário para criar um Genie Agent que entregue resultados precisos, consistentes e confiáveis.

Você seguirá um fluxo de trabalho completo de ponta a ponta, desde a compreensão dos dados de fonte e a definição de benchmarks até a configuração e o refinamento de um Genie Agent usando o conjunto completo de ferramentas de curadoria do Knowledge Store. Essas ferramentas incluem metadados, sinônimos, correspondência de prompts, lógica SQL, consultas de exemplo e instruções em texto.

Você também aprenderá como compartilhar Genie Agents com usuários de negócios por meio do Genie One, entender como a governança do Unity Catalog é aplicada automaticamente e usar o monitoramento e o feedback dos usuários para melhorar continuamente a qualidade ao longo do tempo.

Ao final do curso, você será capaz de criar e gerenciar um Genie Agent pronto para produção que oferece analítica conversacional de autoatendimento governada em escala.

Observação: Para arquivos de aula SCORM, feche a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão “Próxima lição”, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

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Lab

Onboarding

Lakebase App Integration and Management - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a integrar o Databricks Apps ao Lakebase, a plataforma PostgreSQL totalmente gerenciada e nativa cloud do Databricks, para criar fluxos de trabalho de aplicativos seguros e prontos para uso empresarial. Com base no conhecimento fundamental sobre o Databricks Apps e o Lakebase, este curso foca nos fundamentos do PostgreSQL, no Lakebase Autoscaling, em práticas seguras de SQL, no gerenciamento seguro de conexões, no acesso baseado em funções, na integração da Data API e no desenvolvimento baseado em branches. Você também explorará como o AppKit pode acelerar o desenvolvimento de aplicativos dentro desse fluxo de trabalho, ajudando você a passar dos conceitos de integração para a implementação de forma mais eficiente.

Observação: Para arquivos de aula SCORM, certifique-se de fechar a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão “Próxima lição”, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

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Lab

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