Get Started with Lakebase - Portuguese BR

Este curso de introdução apresenta o Databricks Lakebase, um serviço PostgreSQL totalmente gerenciado integrado à Databricks Data Intelligence Platform que aproxima as cargas de trabalho operacionais (OLTP) e analíticas (OLAP).

O curso começa com uma aula conceitual que compara sistemas OLTP e OLAP, explicando suas diferentes características de desempenho, modelos de armazenamento e casos de uso típicos. Você também explorará os desafios que as organizações enfrentam ao manter bancos de dados transacionais e plataformas analíticas separados, incluindo movimentação de dados, latência e complexidade arquitetônica.

Em seguida, você aprenderá como o Databricks Lakebase ajuda a enfrentar esses desafios, fornecendo um banco de dados operacional compatível com PostgreSQL que se integra diretamente ao Databricks Lakehouse, permitindo que aplicativos operacionais e análises trabalhem juntos em uma plataforma unificada.

Observação: a Databricks Academy está mudando para um formato baseado em cadernos para as aulas presenciais no ambiente Databricks, deixando de usar apresentações de slides para as palestras. Você pode acessar os cadernos das palestras no ambiente de laboratório Vocareum.

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

In this course, the content was developed for participants with these skills/knowledge/abilities:

• Acesso a um Databricks workspace com o recurso Lakebase Database habilitado

• Um All-purpose-compute OU Serverless cluster disponível e um SQL Warehouse (2X-Small é suficiente).

• Permissão para criar catálogos no seu workspace.

• Habilidades intermediárias em SQL - Capaz de escrever e entender instruções SELECT, INSERT, UPDATE e DELETE.

• Conhecimento intermediário de Python - Confortável com funções Python, exceções e trabalhar com dicionários e listas.

• Familiaridade com os fundamentos de OLTP - Compreende as relações cliente-servidor, propriedades ACID, autenticação de banco de dados e acesso concorrente.

Outline

• Lakebase Conceitos Centrais e Arquitetura

• Demonstração - Criando e explorando um projeto Lakebase

• Demonstração - Querying Lakebase com Lakehouse Federation

• Demonstração - Lakehouse Sincronizar o Unity Catalog Tabelas para Lakebase Tabelas Postgres

• Demonstração - Lakebase Autoscaling e guia rápido do Python CRUD

• Laboratório de bônus - Construindo seu primeiro Aplicativo Databricks com Lakebase Autoscaling

• Resumo e Próximos Passos

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Data Analyst

SQL Analytics on Databricks - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a usar efetivamente a Databricks para análise de dados, com foco específico no Databricks SQL. Como Analista de Dados da Databricks, suas responsabilidades incluirão encontrar dados relevantes, analisá-los para possíveis aplicações e transformá-los em formatos que forneçam percepções de negócios valiosos.

Você também entenderá sua função no gerenciamento de objetos de dados e como manipulá-los na Databricks Data Intelligence Platform, usando ferramentas como Notebooks, Editor SQL e Databricks SQL.

Além disso, você aprenderá sobre a importância do Unity Catalog no gerenciamento de ativos de dados e da plataforma como um todo. Por fim, o curso fornecerá uma visão geral de como o Databricks facilita a otimização de desempenho e ensinará como acessar percepções de query para entender os processos que ocorrem nos bastidores ao executar a analítica SQL no Databricks.

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Generative AI Engineer

AI Agent Fundamentals - Portuguese BR

Este curso básico apresenta os agentes de IA e seu uso em aplicativos corporativos na Databricks, incluindo a plataforma Mosaic AI e o Agente Bricks. Os alunos examinarão o que são os agentes de IA, como eles funcionam e como imitam o raciocínio humano para lidar com tarefas complexas.

O curso aborda casos de uso de agentes do mundo real e fornece uma introdução básica a tópicos avançados, como fluxos de trabalho e sistemas multiagentes. Ele também explora como o Agente Bricks simplifica o desenvolvimento de agentes prontos para uso corporativo em vários aplicativos, com demonstrações mostrando como criar e usar agentes em Databricks.

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Advanced Techniques with Spark Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso explora os Spark Declarative Pipelines (SDP) da Databricks Lakeflow para a construção de pipelines de transmissão de nível de produção. Aprenderá padrões de design avançados, aplicação robusta da qualidade de dados e integração multiplataforma, essenciais para a engenharia de lakehouses no mundo real.

Ao longo do curso, irá aprofundar técnicas modernas de ingestão e processamento de dados, dominando ferramentas como o Liquid Clustering para otimização de layout e o padrão Multiplex Streaming para eventos com esquemas mistos. No final dos módulos, saberá como lidar com confiança com a evolução de esquemas, automatizar a Change Data Capture (CDC) e garantir a integridade dos dados.

Através de aulas teóricas e demonstrações práticas, irá:

• Construir pipelines de múltiplos fluxos para ingerir dados de múltiplas fontes numa tabela Bronze unificada.

• Aplicar o algoritmo Liquid Clustering e as Expectativas de Qualidade de Dados nas camadas Prata e Ouro.

• Implementar o padrão Multiplex com Iceberg UniForm para acesso a dados multiplataforma.

• Automatizar o seguimento do histórico de SCD Tipo 2 utilizando o AUTO CDC INTO.

• Conceber pipelines de quarentena sem perda de dados para auditar e gerir registros inválidos.

Observação: A Databricks Academy está a migrar para um formato baseado em notebooks para as aulas dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de diapositivos nas aulas. Pode aceder aos notebooks das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.

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