Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá habilidades básicas que permitirão usar a Plataforma de Inteligência de Dados Databricks para executar um fluxo de trabalho simples de análise de dados e dar suporte a esforços de data warehousing. Você fará um tour pelo espaço de trabalho e aprenderá a trabalhar com objetos de dados no Databricks, como catálogos, esquemas, tabelas, clusters de computação, notebooks e painéis. Em seguida, você seguirá um fluxo de trabalho básico de análise de dados para executar tarefas como manipular dados usando o Databricks SQL, aproveitar os logs da versão Delta Lake para acesso a versões anteriores, criar painéis dentro da plataforma e criar Genie Spaces para exploração de dados usando prompts de linguagem natural. Você também aprenderá como o Databricks oferece suporte às necessidades de armazenamento de dados por meio do uso do Databricks SQL, Delta Live Tables e Unity Catalog.

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Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

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

Uma compreensão básica dos princípios e tópicos de análise de dados, como ANSI SQL, análise estatística e preparação e apresentação de dados

O conteúdo da Databricks Academy foi projetado para ser executado somente no ambiente Vocareum. Databricks não garante que o conteúdo possa ser executado com sucesso em quaisquer outras instâncias de um Databricks Workspace.

Outline

Visão Geral da Databricks

Infraestrutura da Databricks

Databricks Data Intelligence Platform

Visão Geral de Unity Catalog

Passo a Passo de Workspace Databricks

Como usar Databricks para a Análise de Dados

Introdução ao Análise de Dados para Databricks

Como fazer Queries na Databricks

Usar o Assistente de Databricks com o SQL de Databricks

Visão geral de Databricks

Usar os recursos de Delta Lake com o SQL de Databricks

Databricks AI/BI

Introdução ao AI/BI

Como criar um Paínel na Databricks

Como criar Genie Spaces

Laboratório Abrangente para Análise de Dados

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Upcoming Public Classes

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”.

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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.

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Associate

Data Analyst

Databricks AI/BI for Self-Service Analytics - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá como gerar autonomamente percepções de negócios por meio da Databricks Data Intelligence Platform da sua empresa usando IA/BI. Após um tour pelos componentes fundamentais da plataforma, você aprenderá a interagir com painéis de IA/BI pré-criados para explorar os dados da sua empresa por meio de gráficos e visualizações existentes. Você também aprenderá a usar o Genie de IA/BI para ir além dos painéis, fazendo perguntas de acompanhamento em linguagem natural para obter novos percepções, criar visualizações e compartilhá-las com seus colegas.

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