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: Para os ficheiros das aulas SCORM, por favor certifique-se de fechar a janela SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão 'Next Lesson', pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como completo.
O conteúdo foi desenvolvido para participantes com as seguintes habilidades/conhecimentos/competências:
• 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
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