Machine Learning Model Development - Portuguese BR

Este curso abrangente oferece um guia prático para o desenvolvimento de modelos tradicionais de machine learning em Databricks, com ênfase em demonstrações práticas e fluxos de trabalho utilizando bibliotecas populares de ML. Os participantes irão explorar as principais técnicas de machine learning, incluindo regressão e agrupamento, aproveitando as poderosas capacidades do Databricks. O curso abrange a integração com o MLflow para o acompanhamento de modelos, o Databricks Feature Store para a gestão de recursos e o Optuna para o ajuste de hiperparâmetros. Além disso, os participantes aprenderão a acelerar o treino de modelos com o Databricks AutoML. No final do curso, os alunos terão competências práticas e aplicáveis ao mundo real para desenvolver, otimizar e implementar modelos de machine learning de forma eficiente no ambiente Databricks.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

No mínimo, você deve conhecer os itens a seguir antes de tentar aprender esse conteúdo:

• Conhecimento de conceitos fundamentais em machine learning (por exemplo, modelos de regressão versus classificação)

• Familiaridade com o Databricks Workspace e Notebooks

• Conhecimentos de nível intermédio de Python

• Conhecimentos básicos de bibliotecas de machine learning (por exemplo, scikit-learn)

• Familiaridade com Unity Catalog e MLflow é uma mais-valia

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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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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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Data Warehousing with Databricks - Portuguese BR

Este curso foi desenvolvido para profissionais de dados que desejam explorar os recursos de Data Warehousing do Databricks. Supondo que não haja conhecimento prévio do Databricks, ele fornece uma introdução ao uso do Databricks como uma solução moderna de Data Warehousing baseada em nuvem. Os alunos explorarão como usar a Databricks Data Intelligence Platform para ingerir, transformar, governar e analisar dados de forma eficiente usando o dataset padrão TCP-DI do setor como referência. Os alunos também explorarão o Genie, um recurso inovador do Databricks que simplifica a exploração de dados por meio de queries em linguagem natural. Ao final deste curso, os participantes serão equipados com as habilidades fundamentais para implementar e otimizar um data warehouse usando o Databricks.

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