Databricks Performance Optimization - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a otimizar cargas de trabalho com Spark e Delta Lake e analisar o Spark UI para avaliar desempenho e depurar aplicativos. Abordaremos tópicos como transmissão, Liquid Cluster, omissão de dados, cache, Photon e muito mais.

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

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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para participantes com essas competências/

conhecimentos/habilidades:

Capacidade de executar tarefas básicas de desenvolvimento de código usando Databricks (criar clusters, executar código em notebooks, usar operações básicas de notebook, importar repos do git etc.)
Experiência intermediária em programação com PySpark
- Extrair dados de vários formatos de arquivo e fontes de dados
- Aplicar uma série de transformações comuns para limpar dados
- Remodelar e manipular dados complexos usando funções integradas avançadas
Experiência intermediária em programação com Delta Lake (criar tabelas, realizar atualizações completas e incrementais, compactar arquivos, restaurar versões anteriores, etc.)

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Data Engineer

Databricks Streaming and Delta Live Tables - Portuguese BR

Este curso oferece uma compreensão abrangente de Transmissão estruturada do Spark e Delta Lake, incluindo modelos de computação, configuração para leitura de transmissões e manutenção da qualidade dos dados em um ambiente de transmissão.

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

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Build Data Pipelines with Delta Live Tables - Portuguese BR

Neste curso, você aprenderá a definir e programar pipelines de dados que ingerem e processam dados de forma incremental por meio de várias tabelas no lakehouse usando Delta Live Tables (DLT) em Spark SQL e Python. O curso aborda como começar a usar o DLT, como o DLT rastreia dependências de dados em pipelines de dados, como configurar e executar pipelines de dados usando a interface do usuário do Delta Live Tables, como usar Python ou Spark SQL para definir pipelines de dados que ingerem e processam dados por meio de várias tabelas no lakehouse usando Auto Loader e DLT, como usar a sintaxe APPLY CHANGES INTO para processar feeds de captura de dados de alterações (CDC) e como revisar logs de eventos e artefatos de dados criados por pipelines e solucionar problemas de sintaxe DLT.

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

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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.

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

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