Get Started with Databricks: End to End - Portuguese BR

Este curso é uma introdução abrangente e prática ao Databricks Data Intelligence Platform. Você seguirá uma jornada completa de ponta a ponta que começa no workspace e termina com uma introdução à IA e machine learning, abordando as habilidades do dia a dia necessárias para trabalhar com dados no Databricks.

O curso abrange:

Navegação pelo workspace do Databricks, opções de compute e as experiências do Lakehouse versus Genie.
Compreensão e ingestão de dados com o Unity Catalog, incluindo upload de arquivos e o Catalog Explorer.
Trabalho em Databricks Notebooks e uso do Genie Code para escrever e depurar código.
Consulta de dados com SQL, gerenciamento de consultas salvas e criação de painéis e visualizações.
Exploração de dados em linguagem natural com os Genie Agents.
Uma introdução à IA e machine learning com MLflow e o Data Science Agent.

Ao final do curso, você estará confortável para navegar pelo Databricks, encontrar e governar dados no Unity Catalog, escrever código SQL e em notebook com assistência de IA, criar painéis e explorar dados com o Genie.

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

Languages Available: English | 日本語 | 한국어 | 普通话 | Português | Español | Français

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

Neste curso, o conteúdo foi desenvolvido para participantes com estas habilidades, conhecimentos e competências:

Habilidades básicas de computador e navegador web. Você consegue navegar em uma aplicação web e trabalhar com abas e menus.
Disposição para trabalhar com dados. Não é necessária experiência prévia com Databricks.
Útil, mas opcional: SQL básico. Familiaridade com instruções SELECT facilita os módulos de SQL e painel, mas o curso apresenta o que você precisa ao longo do caminho.

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Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

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Upcoming Public Classes

Omnigent Basics - Portuguese BR

Este curso é uma introdução ao Omnigent, o meta-harness de código aberto da Databricks para agentes de IA, e como construir, governar e colaborar em agentes com ele na plataforma Databricks. Você aprenderá o que é um harness e como um meta-harness se posiciona acima das ferramentas de agentes que você já utiliza para torná-las interoperáveis, e irá explorar os três pilares do Omnigent: Combine, Control e Share. Por meio de aulas interativas e laboratórios, você irá começar sessões do Omnigent no Databricks Sandbox, criar e compartilhar aplicações por vibe-code, declarar agentes YAML portáteis, aplicar políticas contextuais com estado (incluindo defesas contra a tríade letal e injeção de prompt), e trabalhar com os agentes integrados Polly e Debby. Ao final deste curso, você entenderá como coordenar e governar agentes de IA usando o Omnigent, o Unity Gateway e o Databricks Sandbox.

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.

AI/BI for Data Analysts - Portuguese BR

Este curso ensina os analistas de dados a projetar, criar, publicar e operar AI/BI Dashboards no Databricks. Os AI/BI Dashboards combinam dados governados pelo Unity Catalog com visualizações interativas, filtros e integração com o Genie, para que os usuários de negócios possam explorar respostas sem escrever código.

O curso segue uma única construção de ponta a ponta. Você começa com tabelas de origem no Unity Catalog e termina com um dashboard de várias páginas publicado e monitorado. Ao longo do caminho, você aprende como os dashboards se encaixam na família mais ampla de produtos AI/BI do Databricks e onde o Genie, os conjuntos de dados, as visualizações e os filtros se encaixam no fluxo de trabalho.

O conteúdo aborda:

• Os fundamentos dos AI/BI Dashboards e como eles se relacionam com o Genie e com o restante da plataforma Databricks.

• A exploração de dados de origem no Unity Catalog e o design de conjuntos de dados reutilizáveis para dashboards com SQL.

• A criação de visualizações (KPIs, tendências, detalhamentos) e a organização de um dashboard de várias páginas bem estruturado.

• O uso do Genie Code para esboçar SQL, gráficos e filtros a partir de prompts em linguagem natural.

• A adição de filtros para tornar os dashboards interativos e responsivos às perguntas de quem os visualiza.

• A publicação, o compartilhamento e o gerenciamento de permissões para que as pessoas certas possam visualizar e editar o dashboard.

• A execução do dashboard em produção com atualização agendada, cache e monitoramento de uso.

Ao final do curso, você será capaz de partir de uma pergunta de negócio, projetar os conjuntos de dados de apoio, criar um dashboard refinado e entregá-lo ao seu público com as permissões corretas e uma estratégia de atualização que o mantenha preciso.

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Lab

Associate

Machine Learning Practitioner

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.

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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Professional