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.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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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Upcoming Public Classes

Machine Learning Practitioner

Data Preparation for Machine Learning - Portuguese BR

Este curso se concentra nos fundamentos da preparação de dados para machine learning usando o Databricks. Os participantes aprenderão habilidades essenciais para explorar, limpar e organizar dados voltados para aplicações tradicionais de machine learning. Os principais tópicos incluem visualização de dados, Engenharia de Recursos e estratégias ideais de armazenamento de recursos. Por meio de exercícios práticos, os participantes adquirirão experiência prática na preparação eficiente de conjuntos de dados para machine learning no Databricks. Este curso foi desenvolvido para cientistas de dados de nível associado e profissionais de machine learning, bem como para indivíduos que buscam aprimorar sua proficiência na preparação de dados, garantindo uma base sólida para a implantação com Êxito de modelo do machine learning.

Observação:

1. Este é o primeiro curso da série 'Machine Learning com Databricks'.

2. Para arquivos de aula SCORM, feche a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão 'Próxima lição', pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

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Lab

Associate

Apache Spark Developer

Developing Applications with Apache Spark™ - Portuguese BR

Domine o processamento escalável de dados com Apache Spark neste curso. Aprenda a construir pipelines ETL eficientes, realizar analítica avançada e otimizar transformações de dados distribuídos usando a DataFrame API do Spark. Explore agrupamentos, agregações, junções, operações de conjuntos e funções de janela. Trabalhe com tipos de dados complexos como arrays, mapas e structs, aplicando as melhores práticas para otimização de desempenho.

Observação: Para arquivos de aula SCORM, certifique-se de fechar a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão ‘Next Lesson’, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

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Lab

Associate

Catalog Management and Data Organization - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá como projetar, implementar e governar estruturas de catálogo e organização de dados em larga escala na Plataforma de Inteligência de Dados Databricks. Ele oferece uma visão abrangente do Unity Catalog como a camada de governança centralizada para um lakehouse empresarial. Dividido em cinco módulos, começa posicionando o Unity Catalog dentro do modelo de implantação em nuvem — cobrindo o Account Console, criação de metastore e a hierarquia de funções de administrador. Você então traduzirá topologia organizacional (unidades de negócios, regiões e ambientes dev/QA/prod) em um design escalável de catálogo e schema usando convenções de nomenclatura, padrões de propriedade e delegação MANAGE. O curso então cobre integração segura de armazenamento com credenciais de armazenamento, localizações externas, a hierarquia de armazenamento gerenciado, tabelas gerenciadas versus externas e UC Volumes para dados não-tabulares. Em seguida, você aplicará padrões de acesso e estratégias de isolamento — a cadeia GRANT de três níveis, vinculação workspace-catalog e políticas de Controle de Acesso Baseado em Atributos (ABAC) em nível de schema — para impor proteção de dados refinada em escala. Finalmente, o curso fecha com práticas recomendadas para design de catálogo, automação, permissões de menor privilégio e gerenciamento de acesso baseado em grupo.

Observação: Para arquivos de aula SCORM, certifique-se de fechar a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão “Próxima lição”, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

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