Get Started with Databricks Platform Administration - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá os conceitos básicos de administração de plataforma no Databricks Data Intelligence Platform. Ele oferece uma visão geral abrangante do Unity Catalog, um componente vital para uma governança de dados eficaz em ambientes Databricks. Dividido em cinco módulos, ele começa com uma introdução detalhada à infraestrutura Databricks e sua data intelligence platform, incluindo um passo a passo detalhado do Databricks Workspace. Você explorará os princípios de governança de dados dentro do Unity Catalog, abordando seus principais conceitos, arquitetura e funções. O curso enfatiza ainda o gerenciamento de metastores Unity Catalog e recursos de compute, incluindo clusters e warehouses SQL. Por fim, você dominará o controle de acesso a dados aprendendo sobre privilégios, acesso refinado e como controlar objetos de dados. Ao final, você estará equipado com habilidades essenciais para administrar o Unity Catalog para implementar uma governança de dados eficaz, otimizar recursos de compute e aplicar estratégias robustas de segurança de dados. Com a compra de uma assinatura Databricks Labs, o curso também se encerra com um exercício de laboratório abrangente para praticar o que você aprendeu em um ambiente Databricks Workspace ao vivo.

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

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

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

• Uma compreensão básica dos conceitos de compute em cloud e SQL, incluindo rede, queries SQL e estruturas de banco de dados, como tabelas e views.

• Familiaridade com a programação Python, a interface do notebook Jupyter e as operações PySpark fundamentais.

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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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