Data Ingestion with Delta Lake - Portuguese BR

Este curso prepara profissionais de dados para utilizar a plataforma de inteligência do Databricks e produzir pipelines de ETL. Os alunos usarão Delta Live Tables com Spark SQL e Python para definir e programar pipelines que processam incrementalmente novos dados de uma variedade de fontes de dados no Lakehouse. Os alunos também orquestrarão tarefas com Databricks Workflows e promoverão código com Databricks Repos.

Nota: Este curso faz parte da série de cursos "Data Engineering Avançada com o Databricks".

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Familiaridade de nível iniciante com conceitos básicos de cloud (máquinas virtuais, armazenamento de objetos, gerenciamento de identidades)
Capacidade de executar tarefas básicas de desenvolvimento de código (criar compute, executar código em notebooks, usar operações básicas de notebook, importar repos do git etc.)
Familiaridade intermediária com conceitos básicos de SQL (CREATE, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, WHILE, GROUP BY, JOIN etc.)

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Generative AI Engineer

AI Agent Fundamentals - Portuguese BR

Este curso básico apresenta os agentes de IA e seu uso em aplicativos corporativos na Databricks, incluindo a plataforma Mosaic AI e o Agente Bricks. Os alunos examinarão o que são os agentes de IA, como eles funcionam e como imitam o raciocínio humano para lidar com tarefas complexas.

O curso aborda casos de uso de agentes do mundo real e fornece uma introdução básica a tópicos avançados, como fluxos de trabalho e sistemas multiagentes. Ele também explora como o Agente Bricks simplifica o desenvolvimento de agentes prontos para uso corporativo em vários aplicativos, com demonstrações mostrando como criar e usar agentes em Databricks.

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Databricks Data Privacy - Portuguese BR

Este conteúdo oferece um guia completo para a gestão da privacidade de dados no Databricks. Aborda temas essenciais como a arquitetura do Delta Lake, o isolamento regional de dados, a compliance com o RGPD/CCPA e a utilização do Change Data Feed (CDF). Através de demonstrações práticas e laboratórios interativos, os participantes aprendem a utilizar as funcionalidades do Unity Catalog para proteger dados confidenciais e garantir a compliance, capacitando-os para salvaguardar a integridade dos dados de forma eficaz.

Nota: Este curso é o segundo da série “Engenharia de dados avançada com Databricks”.

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Professional

Data Engineer

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.

Nota: Este curso é o quarto da série “Engenharia de dados avançada com Databricks”.

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