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Get Started with Databricks for Machine Learning - Portuguese BR

Neste curso, você desenvolverá as habilidades básicas necessárias para usar a Databricks Data Intelligence Platform para executar fluxos de trabalho básicos de aprendizado de Machine Learning e dar suporte a cargas de trabalho de ciência de dados. Você explorará a plataforma da perspectiva de um profissional de Machine Learning, abordando tópicos como engenharia de recursos com Databricks Notebooks e rastreamento do ciclo de vida do modelo com MLflow. Além disso, você aprenderá sobre inferência de modelos em tempo real com o Mosaic AI Model Serving e vivenciará a abordagem "caixa de vidro" da Databricks para desenvolvimento de modelos por meio do AutoML. O curso inclui três demonstrações ministradas por instrutores, culminando em um laboratório abrangente que reforça os conceitos abordados nas demonstrações. 


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

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
Prerequisites
  • Uma compreensão de nível iniciante do Python.
  • Compreensão básica de conceitos de DS/ML (por exemplo, modelos de classificação e regressão), métricas de modelo comuns (por exemplo, pontuação F1) e bibliotecas Python (por exemplo, scikit-learn e XGBoost). 

Outline

Visão Geral de Databricks

  • Infraestrutura de Databricks
  • Databricks Data Intelligence Platform
  • Visão Geral de Unity Catalog
  • Passo a Passo de Databricks Workspace


Usando Databricks para Machine Learning

  • Introdução para Machine Learning ao Databricks
  • Análise Exploratória de Dados (AED) e Engenheiro de Recursos ao Databricks
  • Introdução para Mosaic AI AutoML
  • Introdução para MLflow ao Databricks
  • Introdução para Mosaic AI Model Serving

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
Jun 04
09 AM - 11 AM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
Free
Jul 11
09 AM - 11 AM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
Free

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

Este curso fornece uma revisão abrangente dos princípios de DevOps e sua aplicação em projetos Databricks. Ele começa com uma visão geral dos principais DevOps, DataOps, integração contínua (CI), implantação contínua (CD) e testes, e explora como esses princípios podem ser aplicados a pipelines de engenharia de dados.

Em seguida, o curso se concentra na implantação contínua dentro do processo de CI/CD, examinando ferramentas como a API REST do Databricks, o SDK e a CLI para implantação de projetos. Você aprenderá sobre os DABs (Asset Bundles, pacotes de ativos do Databricks) e como eles se encaixam no processo de CI/CD. Você se aprofundará em seus principais componentes, na estrutura de pastas e em como eles simplificam a implantação em vários ambientes de destino no Databricks. Você também aprenderá a adicionar variáveis, modificar, validar, implantar e executar Databricks Asset Bundles para vários ambientes com configurações diferentes usando a CLI do Databricks.

Por fim, o curso apresenta o Visual Studio Code como um ambiente de desenvolvimento interativo (IDE) para criar, testar e implantar Databricks Asset Bundles localmente, otimizando seu processo de desenvolvimento. O curso termina com uma introdução à automação de pipelines de implantação usando ações do GitHub para aprimorar o fluxo de trabalho de CI/CD com Databricks Asset Bundles.

Ao final deste curso, você estará equipado para automatizar as implantações de projetos do Databricks com os Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

Nota: Este curso é o quarto da série “Engenharia de dados avançada com Databricks”.

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

Free
2h
Professional
Data Engineer

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

Free
2h
Associate

Questions?

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