Get Started with Databricks for Generative AI - Portuguese BR

Este curso oferece uma introdução prática ao Databricks Data Intelligence Platform, com foco em seus principais componentes e recursos para criação e implantação de sistemas de IA generativa. Os participantes aprenderão como o Databricks facilita o desenvolvimento de soluções escaláveis de IA generativa e explorarão ferramentas como AI Search, o Agent Framework e as capacidades de IA generativa do MLflow para acompanhamento e registro de modelos. Este curso inclui experiência prática na construção e avaliação de pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG), implantação de agentes de IA generativa e uso de frameworks de avaliação para otimizar o desempenho. Ao final do curso, os alunos estarão equipados com as habilidades necessárias para projetar, implantar e monitorar aplicações comuns de IA generativa no Databricks Data Intelligence Platform.

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

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

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

• Familiaridade com o Databricks Data Intelligence Platform e operações básicas de workspace (criar clusters, executar código em notebooks, usar operações básicas de notebook)

• Conhecimento básico de programação em Python e trabalho com APIs (Databricks SDK, integrações de modelos externos)

• Compreensão dos fundamentos de machine learning, incluindo conceitos de treinamento de modelos, avaliação e implantação

• Familiaridade básica com conceitos de Generative AI (modelos de linguagem de grande escala, engenharia de prompts, alucinações, Retrieval-Augmented Generation)

• Experiência intermediária com Unity Catalog para governança de dados e operações de registro de modelo

• Conhecimento básico de Vector Search e conceitos de busca por similaridade para recuperação de documentos

• Familiaridade com MLflow para acompanhamento de experimentos, registro de modelos e frameworks de avaliação

• Compreensão do Delta Lake e conceitos de gestão de dados (tabelas, esquemas, formatos de dados)

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Data Architect

Data Modeling Strategies - Portuguese BR

Este curso orienta os profissionais por todo o espectro de abordagens de modelagem de dados na Databricks Data Intelligence Platform — desde técnicas clássicas de data warehouse (Inmon, Kimball, Data Vault 2.0), passando por casos de uso de ML orientados por Feature Store, até a produtização de dados por meio de Data Products no Unity Catalog.

Cada abordagem de modelagem é apresentada com uma aula expositiva e, em seguida, reforçada com uma demonstração prática sobre um dataset compartilhado (amostras TPC-H). O curso é finalizado com um laboratório abrangente de ponta a ponta que exercita ERM, modelagem dimensional, Data Vault 2.0 e o Feature Store em um único fluxo de trabalho integrado.

Observação:

O curso inclui laboratórios práticos que os alunos devem realizar após concluírem todo o curso.Para arquivos de aula SCORM, certifique-se de fechar 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.

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Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - Portuguese BR

Este curso aborda otimização de desempenho, controle de custos e segurança para implantações de data warehousing em grande escala.

Este curso foi desenvolvido para profissionais de data warehousing responsáveis pelo gerenciamento de ambientes Databricks que atendem a centenas ou milhares de usuários em múltiplas unidades de negócio. Você adquirirá as habilidades necessárias para escalar com eficiência as operações de data warehousing, mantendo alto desempenho, eficiência de custos e compliance com os padrões de segurança.

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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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.

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