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.

Languages Available: English | Português BR | 한국어

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- Conhecimento prático do uso de SQL para fins de análise de dados.

- Estar familiarizado com a forma como os dados são criados, armazenados e gerenciados.

- Noções básicas de análise estatística.

- Entender a estrutura e as características definidoras de formatos de dados específicos, como CSV, JSON, TXT e Parquet.

- Estar familiarizado com a interface de usuário da Databricks Data Intelligence Platform.

Outline

Descobrimento de dados

Usando o Unity Catalog como uma ferramenta de descoberta de dados

Entendendo os dados Propriedade do objeto

Usar o Unity Catalog para Localizar e inspecionar Datasets

Importação de dados

Ingestão de dados em Databricks

Carregando dados para Databricks usando a interface do usuário

Exploração Programático e Ingestão de Dados ao Unity Catálogo

Importar dados para Databricks

Execução de SQL

Databricks SQL e Databricks SQL Warehouses

O Editor SQL Unificado

Manipular e Transformar Dados com Databricks SQL

Criando views com Databricks SQL

Manipular e analisar uma tabela

Análise de Query

Databricks Photon e otimização em Databricks

Percepções de queries

Práticas recomendadas para Análise SQL

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Upcoming Public Classes

Data Analyst

Data Analysis with Databricks - Portuguese BR

Este curso fornece uma introdução abrangente ao Databricks SQL. Os alunos irão ingerir dados, escrever queries, produzir visualizações e painéis e configurar alertas. Este curso irá prepará-lo para fazer o exame Analista Associado de Dados, Certificado da Databricks. Este curso é composto por dois módulos de quatro horas.

SQL Analytics on Databricks

AI/BI for Data Analysts

Neste curso, você aprenderá a usar os recursos que o Databricks fornece para as necessidades de business intelligence: Painéis de IA/BI e AI/BI Genie. Como Analista de Dados da Databricks, você terá a tarefa de criar Painéis de IA/BI e AI/BI Genie Spaces dentro da plataforma, gerenciar o acesso a esses ativos pelas partes interessadas e necessárias e manter esses ativos à medida que são editados, atualizados ou desativados ao longo de sua vida útil. Este curso pretende instruir os participantes sobre como projetar painéis para percepções de negócios, compartilhá-los com colaboradores e partes interessadas e manter esses ativos dentro da plataforma. Os participantes também aprenderão a utilizar os AI/BI Genie Spaces para dar suporte à análise de autoatendimento por meio da criação e manutenção desses ambientes alimentados pelo Databricks Data Intelligence Engine.

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Build Data Pipelines with Delta Live Tables - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a definir e programar pipelines de dados que ingerem e processam dados de forma incremental por meio de várias tabelas no lakehouse usando Delta Live Tables (DLT) em Spark SQL e Python. O curso aborda como começar a usar o DLT, como o DLT rastreia dependências de dados em pipelines de dados, como configurar e executar pipelines de dados usando a interface do usuário do Delta Live Tables, como usar Python ou Spark SQL para definir pipelines de dados que ingerem e processam dados por meio de várias tabelas no lakehouse usando Auto Loader e DLT, como usar a sintaxe APPLY CHANGES INTO para processar feeds de captura de dados de alterações (CDC) e como revisar logs de eventos e artefatos de dados criados por pipelines e solucionar problemas de sintaxe DLT.

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