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Get Started with Databricks for Data Engineering - Portuguese BR

Neste curso, ensinaremos habilidades básicas que ajudam você a usar a Databricks Data Intelligence Platform para executar um fluxo de trabalho de data engineering e apoiar esforços de data warehousing. Você fará um tour pelo workspace e aprenderá a trabalhar com objetos no Databricks, como catálogos, esquemas, volumes, tabelas, clusters de computação e Notebooks. Em seguida, você seguirá um fluxo de trabalho básico de data engineering para executar tarefas como criar e trabalhar com tabelas, ingerir dados no Delta Lake, transformar dados por meio da arquitetura Medallion e usar o Databricks Workflows para orquestrar tarefas de data engineering. Você também aprenderá como o Databricks oferece suporte às necessidades de data warehousing por meio do uso do Databricks SQL, Delta Live Tables e Unity Catalog. Com a compra de uma assinatura do Databricks Labs, o curso também é encerrado com um exercício de laboratório abrangente para praticar o que você aprendeu em um ambiente Databricks Workspace ao vivo.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Español française

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para os participantes com as seguintes competências/

conhecimentos/habilidades: 

  • Uma compreensão básica dos princípios e tópicos de data engineering, como coleta, extração, ingestão e transformação de dados.

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
May 28
09 AM - 11 AM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
Free
Jun 25
09 AM - 11 AM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
Free
Jul 23
09 AM - 11 AM (America/Sao_Paulo)
English
Free

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Data Engineer

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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Free
2h
Associate

Questions?

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