Machine Learning with Databricks - Portuguese BR

Bem-vindo ao Machine Learning com Databricks!

Este curso é sua porta de entrada para dominar fluxos de trabalho de machine learning no Databricks. Mergulhe na preparação de dados, desenvolvimento de modelos, implantação e operações, guiado por instrutores especializados. Aprenda habilidades essenciais para exploração de dados, treinamento de modelos e estratégias de implantação personalizadas para o Databricks. Ao final do curso, você terá o conhecimento e a confiança para navegar por todo o ciclo de vida de machine learning na plataforma Databricks, capacitando você a criar e implantar soluções robustas de machine learning com eficiência.

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

Skill Level

Associate

Duration

16h

Prerequisites

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

Familiaridade com o Databricks Workspace e notebooks
Familiaridade com o Delta Lake e o Lakehouse
Conhecimento de nível intermediário de Python

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

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Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

Blended Learning

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Data Engineer

Databricks Data Privacy - Portuguese BR

Este conteúdo fornece um guia abrangente sobre o gerenciamento da privacidade de dados na Databricks. Ele aborda tópicos importantes, como arquitetura Delta Lake, isolamento de dados regional, compliance com GDPR/CCPA e uso de Change Data Feed (CDF). Por meio de demonstrações práticas e laboratórios práticos, os participantes aprendem a usar os recursos do Unity Catalog para proteger dados confidenciais e garantir a compliance, capacitando-os a proteger a integridade dos dados de forma eficaz.

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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.

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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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