Neste capítulo, você vai configurar o cliente de workspace do Databricks usando Python, autenticá-lo no seu workspace e explorar operações fundamentais de API para interagir com clusters e jobs.

Começando com o Databricks SDK

Autenticação padrão

Operações básicas com o Databricks Python SDK

Listando jobs do Databricks

Listando clusters do Databricks

Introdução ao Databricks Python SDK

Em seguida, você vai consultar modelos base de IA usando o Databricks SDK, aprender como funcionam os papéis de mensagens de chat System e User e usar agentes SQL do LangChain para consultar dados diretamente do catálogo do Databricks.

Introdução à consulta de modelos de IA com Databricks

Funções de Chat Message

Consultar um Foundation Model

Consultar chatbot usando a API do Endpoint de Servings do Databricks

Consultar um modelo de conclusão de chat

Resumo de texto

Revisando texto

Consultar o Databricks Catalog com o Databricks SQL Agent

Criar agente SQL do LangChain conectado ao Databricks

Consultar o conjunto de dados NYC Taxi usando um SQL Agent

Consultar dados de vendas da padaria usando o agente SQL

 Consultando modelos de LLM com o Databricks SDK

Neste capítulo final, aprenda a iniciar, agendar e excluir clusters e jobs do Databricks programaticamente usando o SDK em Python.

Criação e gerenciamento de clusters

Iniciar um cluster

Verifique se um cluster está em execução

Criação e gerenciamento de jobs

Criar e executar um job no Databricks

Agendar um job do Databricks

Excluir um job do Databricks

Encerramento

 Usando o Databricks SDK para gerenciar clusters e jobs

Assuma o controle do seu ambiente Databricks com Python. Este curso mostra como usar o SDK do Databricks para autenticar seu workspace, gerenciar clusters e jobs e interagir com os recursos da plataforma de forma programática. Você também vai aprender a consultar modelos de IA, criar agentes inteligentes que analisam dados do seu catálogo do Databricks e automatizar fluxos de trabalho, desenvolvendo as habilidades para administrar e escalar o Databricks com Python de forma eficiente.

<h2>Começando com o Databricks Python SDK</h2>
Este curso apresenta a plataforma Databricks por meio do SDK do Python, com foco em fluxos de trabalho práticos e amigáveis para desenvolvedores. Você aprenderá as ferramentas e técnicas essenciais para interagir com recursos do Databricks e modelos de IA, enquanto gerencia clusters e jobs de forma programática. O foco está em etapas práticas e reproduzíveis que você pode reutilizar em vários projetos.  
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<h2>Autenticando e explorando o cliente Workspace</h2>
Comece configurando e autenticando um Workspace Client em Python. Você vai praticar operações essenciais de API para criar, listar e excluir recursos, desenvolvendo confiança com os padrões de solicitação–resposta usados em todo o SDK. Ao longo do caminho, você entenderá como a autenticação e as variáveis de ambiente permitem acesso seguro e automatizável ao seu Databricks Workspace.  
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<h2>Consultando Modelos de IA com o SDK da Databricks</h2>
Mergulhe em IA consultando modelos de base com o SDK. Você aprenderá como funcionam os modelos de conclusão de chat, como enviar mensagens “System” e “User” e como integrar dados externos aos seus fluxos de trabalho. Você também vai explorar a API de Foundation Models e praticar a geração e o resumo de texto programaticamente.  
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<h2>Gerenciando Clusters e Jobs Programaticamente</h2>
Conclua orquestrando computação e automação. Você criará, iniciará, validará e excluirá clusters; depois criará, executará, agendará, listará e removerá jobs — tudo a partir do Python. Ao final, você terá habilidades práticas para gerenciar recursos, consultar modelos de IA e automatizar fluxos de trabalho repetíveis no Databricks com confiança.

Intermediate Python for Developers

Domine Databricks com Python: autentique, gerencie clusters, automatize tarefas e consulte modelos AI.

Databricks com o SDK em Python

Domine o Databricks com Python: aprenda a autenticar, gerenciar clusters, automatizar jobs e consultar modelos de IA programaticamente.

Funções de Chat Message

Databricks com o SDK em Python

exercicio interativo prático