Curso
Conceitos de Databricks
BásicoNível de habilidade
Atualizado 02/2025
DatabricksData Engineering4 h19 vídeos60 Exercícios3,900 XP22,143Declaração de realização
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Experimente para EmpresasDescrição do curso
Aprenda o poder da Lakehouse No mundo atual, repleto de dados, precisamos de ferramentas que nos permitam ser tão orientados por dados quanto possível. Este curso orienta você do início ao fim sobre como a plataforma Databricks Lakehouse oferece uma plataforma única, dimensionável e de alto desempenho para seus processos de dados. Ao trabalhar com um conjunto de dados do mundo real, você aprenderá a realizar várias tarefas na plataforma Databricks. Você iniciará o curso aprendendo a administrar a plataforma Databricks e a garantir que seu ambiente esteja configurado com segurança.
Praticar engenharia de dados dimensionável Depois de configurar seu espaço de trabalho, você aprenderá a criar pipelines de dados avançados usando o Databricks. Você aplicará diferentes transformações ao conjunto de dados, movendo-o de Bronze para Prata e depois para Ouro em uma arquitetura Medallion. Você aprenderá como os clusters da Databricks oferecem potência de computação e escalabilidade prontamente disponíveis. Você configurará um fluxo de trabalho Databricks de ponta a ponta para automatizar todo o pipeline de dados.
Use o Lakehouse como seu depósito de dados Uma parte importante da arquitetura da Lakehouse é que você pode consultar o armazenamento de dados como se fosse um data warehouse tradicional. Nesta seção, você aprenderá como o Databricks SQL oferece o desempenho de data warehousing que você deseja em cima do seu lago de dados. Você aprenderá a criar consultas usando ANSI SQL padrão e a usar esses resultados para criar painéis ad-hoc em todo o seu conjunto de dados.
Implementar ciência de dados e aprendizado de máquina governados Por fim, você aprenderá como a Databricks oferece um conjunto completo de ferramentas para casos de uso de ciência de dados e aprendizado de máquina. Você aprenderá a rastrear e avaliar seus modelos usando a estrutura MLFlow totalmente integrada para MLOps. Você aprenderá como o Feature Store e o Model Registry simplificam o processo de criação de modelos de aprendizado de máquina com qualidade de produção. Por fim, você aprenderá a implantar e monitorar seus modelos usando os recursos integrados de fornecimento de modelos.
Pré-requisitos
Intermediate SQLUnderstanding Data EngineeringUnderstanding Machine Learning1
Bem-vindo ao Databricks
Conheça o novo paradigma de lakehouse para sua estratégia de dados em nuvem e como a Databricks Lakehouse pode modernizar sua arquitetura de dados. Entenda os componentes fundamentais da plataforma Databricks e como eles se conectam.
2
Engenharia de Dados
Aprenda a processar, transformar e limpar seus dados usando funcionalidades do Databricks. Pratique recursos como o formato de armazenamento Delta, Delta Live Tables e Workflows juntos para criar um pipeline de dados de ponta a ponta.
3
Databricks SQL e Data Warehousing
Use a Databricks Lakehouse como sua solução de data warehousing para casos de uso de Business Intelligence (BI). Utilize os recursos otimizados para SQL do Databricks para criar consultas e dashboards com seus dados.
4
Databricks para Aplicações em Larga Escala e Machine Learning
Use o Databricks para gerenciar seus pipelines de Machine Learning com o MLFlow gerenciado. Siga o ciclo de vida de desenvolvimento de modelos de ponta a ponta com o Feature Store, Model Registry e Model Serving Endpoints para criar uma plataforma robusta de MLOps no lakehouse.
Conceitos de Databricks
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