Guia Compacto da Engenharia de Dados

Estudo prático, casos reais e exemplos de códigos.

Mesmo os modelos de GenAI mais avançados só alcançam bons resultados com dados de qualidade. Por isso, os engenheiros de dados são mais essenciais do que nunca. 

O desafio é se manter atualizado com os rápidos avanços em IA e machine learning. Para te ajudar, renovamos o nosso Guia Compacto para Engenharia de Dados com o que há de mais recente, incluindo recursos inteligentes que automatizam tarefas e aceleram a inovação.

Aprimore suas habilidades em engenharia de dados com as melhores práticas na Databricks Data Intelligence Platform. Explore exemplos práticos que você pode aplicar imediatamente, incluindo:

• Dicas para usar ferramentas de IA para desenvolvimento de código mais rápido
• Padrões para dimensionar pipelines ETL de forma eficaz
• Como orquestrar workloads de análise de dados
• Como implementar governança de dados com monitoramento, relatórios e linhagem 
• Como integrar práticas de DevOps com desenvolvimento de pipeline de dados

Além disso, veja como empresas dos setores financeiro, varejista, automotivo e de saúde estão desenvolvendo pipelines de dados inteligentes em batch e streaming.

A ascensão da IA ​​não traz apenas desafios, mas também abre um mundo de oportunidades — especialmente para profissionais de engenharia de dados. Conte com este guia para aproveitar ao máximo essa evolução.