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SQL Programming and Procedural Logic - Portuguese BR

Neste curso, você explorará habilidades essenciais de programação SQL e lógica procedural no Databricks, com foco em como construir fluxos de trabalho analíticos modulares, sustentáveis e prontos para produção. Você começará aprendendo sobre construções SQL fundamentais — como Common Table Expressions (incluindo CTEs recursivas avançadas), objetos com escopo de sessão como visualizações e tabelas temporárias e User Defined Functions — que tornam seu desenvolvimento SQL mais limpo e reutilizável. O curso então o orienta por técnicas avançadas de scripting SQL usando instruções compostas, variáveis, fluxo de controle, condicionais, loops e tratamento robusto de erros para criar processos SQL estruturados e flexíveis. Você também aprenderá como garantir consistência de dados nesses pipelines de várias etapas usando transações de várias instruções compatíveis com ACID. Por fim, você descobrirá como encapsular lógica em SQL Stored Procedures e orquestrar fluxos de trabalho complexos com Lakeflow Jobs e estratégias de migração, transformando tarefas legadas em pipelines modulares e automatizados que aproveitam todos os recursos da plataforma Databricks.


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
Associate
Duration
4h
Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para participantes com estas habilidades/conhecimentos/capacidades:

• Compreensão fundamental de workspaces SQL, data warehouses e Databricks notebooks (SQL, Python e markdown)

• Experiência trabalhando com a arquitetura Databricks Lakehouse, incluindo Delta Lake e Unity Catalog para gestão de dados e governança de dados

• Familiaridade com criação e gerenciamento de fluxos de trabalho para pipelines de dados e orquestração

• Experiência prévia consultando e analisando dados com SQL em bancos de dados relacionais, incluindo uso de procedimentos armazenados e consultas dinâmicas ou parametrizadas

• Conhecimento prático de projetos de migração ou modernização de dados, abrangendo conceitos fundamentais de data warehousing, como ETL, design de esquema, modelagem de dados e relatórios de BI

• Consciência de orquestração de pipelines de dados e melhores práticas de conformidade, e compreensão dos padrões ANSI SQL

Outline

Construções SQL no Databricks

• Construções SQL no Databricks

• Demonstração: Construções SQL (+Configuração obrigatória)"

• Laboratório: Construções SQL


Scripting SQL no Databricks

• Scripting SQL no Databricks

• Demonstração: Scripting SQL 

• Laboratório: Scripting SQL


Lógica Procedural no Databricks

• Lógica Procedural no Databricks

• Demonstração: Procedimentos armazenados 

• Laboratório: Procedimentos armazenados 

• Resumo e próximos passos

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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.

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

Paid
3h
Lab
Associate

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