Data Engineering with Databricks - Portuguese BR
Este curso prepara profissionais de dados para utilizar a Plataforma Databricks Lakehouse para produtizar pipelines de ETL. Os alunos usarão Delta Live Tables para definir e programar pipelines que processam de forma incremental novos dados de uma variedade de fontes de dados no lakehouse. Os alunos também orquestrarão tarefas com o Databricks Workflows e promoverão código com o Databricks Repos.
Languages Available: 日本語 | Português BR | 한국어
Pré-requisitos
Pré-requisitos para as duas versões deste curso (Spark SQL e PySpark):
Familiaridade elementar com conceitos de computação em cloud (máquinas virtuais, armazenamento de objetos etc.)
Experiência de produção trabalhando com data warehouses e data lakes
Familiaridade com conceitos básicos de SQL (select, filter, groupby, join etc)
Pré-requisitos adicionais para a versão Python deste curso (PySpark):
Experiência inicial em programação com Python (sintaxe, condições, loops, funções)
Experiência inicial em programação com a API DataFrame do Spark:
Configurar o DataFrameReader e o DataFrameWriter para ler e gravar dados
Expressar transformações de query usando métodos do DataFrame e expressões de coluna
Navegar na documentação do Spark para identificar funções integradas (built-in functions) para várias transformações e tipos de dados
As habilidades de programação PySpark necessárias para a versão Python deste curso podem ser aprendidas no curso Get Started with PySpark Programming (Introdução à programação PySpark) da Databricks Academy.
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