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.

EDA em Databricks

Conceitos de Databricks

Exercício interativo prático