Data Management and Governance with Unity Catalog - Portuguese BR

Fornece uma introdução à Databricks Data Intelligence Platform da perspectiva do engenheiro de dados.

Neste curso, você aprenderá sobre governança e gerenciamento de dados usando o Databricks Unity Catalog. Começa com os conceitos fundamentais da governança de dados, destacando as complexidades e desafios de gerenciamento de data lakes e as características chaves de Unity Catalog.

O curso então aprofunda na arquitetura de Unity Catalog, enfatizando os conceitos chaves como metastores, schemas, tabelas e acesso externo de armazenamento. A segurança e administração são completamente cobertas, com os detalhes de papéis de Databricks, gerenciamento de identificação e o modelo de segurança. Tópicos avançados inclui controle de acesso refinado e gerenciamento privilegiado, equipando os alunos com as habilidades para implementar medidas robustas de governança de dados e medidas de segurança no Unity Catalog. O curso inclui demonstrações práticas e laboratórios para reforçar o conhecimento teórico.

Languages Available: 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Familiaridade para iniciantes com os conceitos de computação em Cloud (máquinas virtuais, armazenamento de objetos, etc.)
Experiência intermediária com conceitos básicos de SQL, como comandos SQL, funções agregadas, filtros e classificação, índices, tabelas e views
Conhecimento básico de programação Python, interface de notebook jupyter e fundamentos de PySpark.

Upcoming Public Classes

Date	Time	Language	Price
Date	Time	Language	Price	May 08	09 AM - 01 PM (America/Sao_Paulo)	Portuguese - BR	$750.00
Jun 13	01 PM - 05 PM (America/Sao_Paulo)	Portuguese - BR	$750.00
Jul 07	09 AM - 01 PM (America/Sao_Paulo)	Portuguese - BR	$750.00

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

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

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

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

Ao final deste curso, você estará equipado para automatizar as implantações de projetos do Databricks com os Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

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DevOps Essentials for Data Engineering - Portuguese BR

Este curso explora as melhores práticas de engenharia de software e os princípios de DevOps, projetados especificamente para engenheiros de dados que trabalham com Databricks. Os participantes construirão uma base sólida em tópicos-chave, como qualidade de código, controle de versão, documentação e testes. O curso enfatiza o DevOps, abordando os principais componentes, os benefícios e o papel da continuous integration e delivery (CI/CD) na otimização dos fluxos de trabalho de engenharia de dados.

Você aprenderá a aplicar princípios de modularidade no PySpark para criar componentes reutilizáveis e estruturar código de forma eficiente. A experiência prática inclui o projeto e a implementação de testes unitários para funções do PySpark usando a estrutura pytest, seguidos por testes de integração para pipelines de dados Databricks com DLT (Delta Live Tables) e fluxos de trabalho para garantir a confiabilidade.

O curso também aborda operações essenciais do Git no Databricks, incluindo o uso de pastas Git do Databricks para integrar práticas de integração contínua. Por fim, você examinará de alto nível vários métodos de implantação de ativos do Databricks, como REST API, CLI, SDK e DABs (Databricks Asset Bundles), fornecendo o conhecimento de técnicas para implantar e gerenciar seus pipelines.

Ao final do curso, você será proficiente em software engineering e práticas recomendadas de DevOps, permitindo que você crie soluções de engenharia de dados escaláveis, sustentáveis e eficientes.

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Deploy Workloads with Databricks Workflows - Portuguese BR

Ao programar tarefas com os jobs do Databricks, os aplicativos podem serem executados automaticamente para manter as tabelas no lakehouse atualizadas. Usar Databricks SQL para programar atualizações em queries e painéis permite percepções rápidas usando os dados mais recentes. Neste curso, os alunos serão apresentados a orquestração de tarefas usando a interface do usuário dos Jobs do Databricks Workflow. Opcionalmente, eles configurarão e irão programar painéis e alertas para refletir as atualizações dos pipelines de dados de produção.

Neste curso de meio dia, você aprenderá a orquestrar pipelines de dados com jobs do Databricks Workflow e programar atualizações de painel para manter as análises atualizadas. Abordaremos tópicos como introdução ao Databricks Workflows, como usar Databricks SQL para consultas sob demanda e como configurar e programar painéis e alertas para refletir atualizações em pipelines de dados de produção.

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