Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

Este curso oferece uma revisão abrangente dos princípios de DevOps e sua aplicação em projetos Databricks. Ele começa com uma visão geral dos principais conceitos de DevOps, DataOps, continuous integration (CI), continuous deployment (CD) e testes, e explora como esses princípios podem ser aplicados a pipelines de engenharia de dados.

Em seguida, o curso se concentra na continuous deployment dentro do processo de CI/CD, examinando ferramentas como a Databricks REST API, o SDK e a CLI para a implantação de projetos. Você aprenderá sobre os Databricks Asset Bundles (DABs) e como eles se encaixam no processo de CI/CD. Você se aprofundará em seus principais componentes, estrutura de pastas e como eles otimizam a implantação em vários ambientes de destino na Databricks. Você também aprenderá como adicionar variáveis, modificar, validar, implantar e executar Databricks Asset Bundles para vários ambientes com diferentes configurações usando a Databricks CLI.

Por fim, o curso apresenta o Visual Studio Code como um Interactive Development Environment (IDE) para criar, testar e implantar Databricks Asset Bundles localmente, otimizando seu processo de desenvolvimento. O curso conclui com uma introdução à automação de pipelines de implantação usando o GitHub Actions para aprimorar o fluxo de trabalho de CI/CD com Databricks Asset Bundles.

Ao final deste curso, você estará apto a automatizar implantações de projetos Databricks com Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

Competências/conhecimentos/habilidades:

• Sólido conhecimento da Databricks Platform, incluindo experiência com Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake, a arquitetura Medallion, Unity Catalog, Delta Live Tables e Workflows. Em particular, conhecimento sobre como aproveitar Expectations com DLTs.

• Experiência em ingestão e transformação de dados, com proficiência em PySpark para processamento de dados e manipulação de DataFrames. Os candidatos também devem ter experiência em escrever SQL queries de nível intermediário para análise e transformação de dados.

• Proficiência em programação Python, incluindo a capacidade de projetar e implementar funções e classes, e experiência com a criação, importação e utilização de pacotes Python.

• Familiaridade com práticas de DevOps, particularmente princípios de continuous integration and continuous delivery/deployment (CI/CD).

• Conhecimento básico de controle de versão Git.

• Pré-requisito: Curso Fundamentos de DevOps para Engenharia de Dados

Outline

DevOps e CI/CD Revisão

• Revisão de DevOps

• Integração Contínua e Entrega Contínua Implantação/Entrega (CI/CD) Revisão

• Configuração do curso e Autenticação

Deploy com Ativo do Databricks Bundles (DABs)

• Implantação de Databricks Projetos

• Introdução a Recurso Databricks Pacotes (DABs)

• Implantando um DAB simples

• Implantação de um DAB simples

• Substituições de variáveis em DABs

• Implantando um DAB (Pacote de Ativos de Databricks) em Vários ambientes

• Implantar um DAB em vários ambientes

• Visão geral dos templates de projeto DAB

• Usar um modelo de DAB padrão do Databricks

• Visão geral do projeto de CI/CD com DABs

• Integração Contínua e Entrega Contínua Implantação com DABs

• Adicionando ML a Fluxos de trabalho de Engenharia com DABs

Fazendo mais com Ativo Databricks Pacotes

• Desenvolvendo localmente com o Visual Studio Code (VSCode)

• Usando o VSCode com Databricks

• Práticas recomendadas de CI/CD para Engenharia de Dados

• Próximos passos: Implantação automatizada com GitHub Actions

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Data Analyst

Data Warehousing with Databricks - Portuguese BR

Este curso foi desenvolvido para profissionais de dados que desejam explorar os recursos de Data Warehousing do Databricks. Supondo que não haja conhecimento prévio do Databricks, ele fornece uma introdução ao uso do Databricks como uma solução moderna de Data Warehousing baseada em nuvem. Os alunos explorarão como usar a Databricks Data Intelligence Platform para ingerir, transformar, governar e analisar dados de forma eficiente usando o dataset padrão TCP-DI do setor como referência. Os alunos também explorarão o Genie, um recurso inovador do Databricks que simplifica a exploração de dados por meio de queries em linguagem natural. Ao final deste curso, os participantes serão equipados com as habilidades fundamentais para implementar e otimizar um data warehouse usando o Databricks.

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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.

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AI/BI for Data Analysts - Portuguese BR

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.