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Get Started with Databricks for Data Warehousing - Portuguese BR

Este curso fornece uma visão geral abrangente da abordagem moderna da Databricks para data warehousing, destacando como uma arquitetura de data lakehouse combina os pontos fortes dos data warehouses tradicionais com a flexibilidade e a escalabilidade da cloud. Você aprenderá sobre os recursos orientados por IA que aprimoram a transformação e a análise de dados no Databricks Data Intelligence Platform. Projetado para profissionais de data warehousing, este curso fornece as informações básicas necessárias para começar a construir e gerenciar data warehouses de alto desempenho e alimentados por IA na Databricks. 


Languages Available: English | 日本語 | Português BR한국어

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para os participantes com as seguintes competências/conhecimentos/habilidades:  

• Uma compreensão básica dos princípios de data warehousing e tópicos como administração de banco de dados, SQL, manipulação de dados e armazenamento.

Outline

Visão geral da Databricks 

Databricks Data Intelligence Platform

Passo a passo de Databricks Workspace


Usando Databricks para Data Warehousing

Introdução ao Data Warehousing com Databricks

Databricks SQL Warehouses

Visão Geral da Delta Lake

Usando Delta Lake recursos com Databricks SQL


Ingestão de dados e Transformação

Delta Lake UniForm 

Ingestão de dados Visão geral das técnicas

Ingestão de dados Técnicas

Transformação de dados 

Explorando dados Transformação em Databricks


Recursos de orquestração e querying de dados

Orquestração em Databricks

Configurando e gerenciando o Serverless Lakeflow Jobs

Capacidades de Databricks Querying


Apresentação dos dados 

Introdução ao AI/BI 

Criando um Dashboard em Databricks

Criando AI/BI Genie Espaços

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Data Engineer

Build Data Pipelines with Lakeflow Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso apresenta aos usuários os conceitos e habilidades essenciais necessários para criar pipelines de dados usando pipelines declarativos do Lakeflow em Databricks para ingestão e processamento incrementais em lote ou transmissão por meio de várias streaming tables e materialized views. Projetado para engenheiros de dados novos em pipelines declarativos Lakeflow, o curso fornece uma visão geral abrangente dos principais componentes, como processamento incremental de dados, streaming tables, materialized views e views temporárias, destacando suas finalidades e diferenças específicas.

Os tópicos abordados incluem:

- Desenvolvimento e depuração de pipelines ETL com o editor de vários arquivos no Lakeflow usando SQL (com exemplos de código Python fornecidos)

- Como os pipelines declarativos do Lakeflow acompanham dependências de dados em um pipeline através do gráfico de pipeline

- Configuração de recursos de computação do pipeline, ativos de dados, modos de gatilho e outras opções avançadas.

 Em seguida, o curso apresenta as expectativas de qualidade de dados no Lakeflow, orientando os usuários pelo processo de integração de expectativas em pipelines para validar e impor a integridade dos dados. Em seguida, os alunos explorarão como colocar um pipeline em produção, incluindo opções de agendamento, modo de produção e habilitação do log de eventos do pipeline para monitorar o desempenho e a integridade do pipeline.

 Finalmente, o curso aborda como implementar a captura de dados de alterações (CDC) usando a sintaxe APPLY CHANGES INTO dentro dos Pipelines Declarativos do Lakeflow para gerenciar dimensões que mudam lentamente (SCD Tipo 1 e Tipo 2), preparando os usuários para integrar CDC em seus próprios pipelines.

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

Free
4h
Associate

Questions?

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