Engenharia de Dados com o Azure Databricks
MAAZDBX
Online
35h
Próximas datas
Formação para equipas
Este curso pode ser ministrado em exclusivo para a sua organização, nas suas instalações, nas nossas ou online, com o programa ajustado aos objetivos da equipa.
Solicitar proposta
- Entidade formadora certificada pela DGERT.
- Certificado de formação para cada participante.
- Contabilizada nas 40 horas anuais de formação contínua previstas no artigo 131.º do Código do Trabalho.
Introdução
Neste curso vai aprender a usar o Azure Databricks para desenhar e implementar soluções de dados ponta a ponta. Vai ganhar experiência prática na criação de workspaces, no processamento e transformação de dados e na construção de data pipelines escaláveis com Spark, Delta Lake e as ferramentas Databricks.
No fim da formação será capaz de desenhar e operar uma arquitetura lakehouse, permitindo engenharia de dados, analítica e reporting eficientes em Databricks.
No fim da formação será capaz de desenhar e operar uma arquitetura lakehouse, permitindo engenharia de dados, analítica e reporting eficientes em Databricks.
Público-alvo
Este curso destina-se a engenheiros de dados e profissionais de analítica que pretendam construir soluções de dados com o Azure Databricks.
No final do curso
Após a conclusão deste curso, os formandos deverão ser capazes de:
• Configurar o Azure Databricks, a computação e o armazenamento em data lakes.
• Governar os dados com o Unity Catalog.
• Trabalhar com notebooks e aceder a dados.
• Construir um lakehouse e fazer data warehousing com Databricks SQL.
• Orquestrar a ingestão e o processamento com Lakeflow Connect e Lakeflow Jobs.
• Ligar o Databricks ao Power BI.
• Configurar o Azure Databricks, a computação e o armazenamento em data lakes.
• Governar os dados com o Unity Catalog.
• Trabalhar com notebooks e aceder a dados.
• Construir um lakehouse e fazer data warehousing com Databricks SQL.
• Orquestrar a ingestão e o processamento com Lakeflow Connect e Lakeflow Jobs.
• Ligar o Databricks ao Power BI.
Pré-requisitos
Não são necessários conhecimentos prévios de Azure Databricks.
Exames de certificação
(não existem exames)
Conteúdos em detalhe
Primeiros passos com o Azure Databricks
O que é o Azure Databricks
Introdução ao Apache Spark
Workspaces no Azure Databricks
Aprovisionar workspaces do Azure Databricks
Navegar nos workspaces
Configuração e segurança do Azure Databricks
Databricks Genie One
Preçário do Azure Databricks
Funcionalidades de assistência por IA do Databricks
Databricks Free Edition
LAB: primeiros passos com o Azure Databricks
Azure Storage e data lakes
Guardar dados no Azure Databricks
Uma introdução ao Azure Storage
Aceder a uma Azure Storage Account
Guardar dados num data lake
A arquitetura medalhão
Formatos de armazenamento em data lakes
Delta Lake
Outros open table formats
LAB: aprovisionar uma Azure Storage Account
Primeiros passos com o Unity Catalog
Introdução ao Unity Catalog
Criar um metastore do Unity Catalog
Configurar o armazenamento do metastore do Unity Catalog
Navegar no Unity Catalog
Trabalhar com schemas, tables e volumes
LAB: montar e configurar um metastore do Unity Catalog
Introdução ao modelo de objetos do Unity Catalog
Introdução ao modelo de objetos do Unity Catalog
Trabalhar com catalogs
Trabalhar com schemas
Criar tables, views e mais
O que são os volumes?
Criar managed volumes
Criar external volumes
Tags no Unity Catalog
Guardar segredos no Unity Catalog
O futuro do Unity Catalog
LAB: montar e configurar um metastore do Unity Catalog
Configurar a computação em Databricks
Apache Spark
O Databricks Runtime
Tipos de compute do Databricks
Tipos de provisioned compute
Databricks serverless compute
Ligar notebooks ao compute
Monitorização da utilização
LAB: criar e usar compute do Databricks
Utilizar notebooks no Azure Databricks
O Databricks File System (DBFS)
Trabalhar com notebooks no Databricks
Magic commands
Databricks Utilities
Genie Code
Monitorizar a faturação do Genie Code
Trabalhar com widgets de IPython
Trabalhar com widgets do Databricks
Dashboards de notebooks
Agendar notebooks
LAB: usar notebooks no Azure Databricks
Aceder a dados no Azure Databricks
A framework Spark
Introdução aos DataFrames do Spark
Ler e escrever dados com DataFrames do Spark
Montar armazenamento Azure Blob e Data Lake Gen2
Limpar e transformar dados com a API de DataFrames do Spark
Schemas e tables no Databricks
Managed tables vs. unmanaged tables
Tables no Unity Catalog
LAB: trabalhar com dados no Azure Databricks
Construir um lakehouse com o Azure Databricks
Implementar um Delta Lake
Trabalhar com tabelas Delta
Gerir alterações de schema
Versionar e otimizar delta tables
Data skipping e Z-order
Delta tables e change data feeds
Delta tables e o Unity Catalog
Proteger tables no Unity Catalog
LAB: construir uma lakehouse com delta tables
Data warehousing e análise com Databricks SQL
O que são os SQL warehouses?
Tipos de compute dos SQL warehouses
Escrever queries com o SQL Editor
Trabalhar com parâmetros de query
Acrescentar visualizações a uma query
Criar e usar dashboards de AI/BI
Usar o Genie Code na criação de dashboards
Usar os alertas do Databricks SQL
Criar agentes Genie
Monitorizar o Databricks SQL
LAB: usar SQL warehouses
Introdução ao Databricks Lakeflow
Introdução ao Databricks Lakeflow
Pipelines procedimentais vs. declarativas
Panorâmica do Lakeflow Connect
Panorâmica das Lakeflow Declarative Pipelines
Panorâmica dos Lakeflow Jobs
Lakeflow Connect
O panorama da ingestão de dados no Databricks
O que são os managed connectors
Ingerir dados de SQL Server
O que são os standard connectors
Ingerir dados de cloud object storage com o Auto Loader
Faturação do Lakeflow Connect
LAB: ingerir dados com o Lakeflow Connect
Lakeflow Jobs
O que são os Lakeflow Jobs?
Criar Lakeflow Jobs
Panorâmica das job tasks
Definir restrições de precedência entre tasks
Trabalhar com parâmetros e valores de task
Condições e ciclos em Lakeflow Jobs
Trabalhar com job triggers
Monitorizar Lakeflow Jobs
LAB: criar e executar Lakeflow Jobs
Databricks e Power BI
Introdução ao Power BI
Ligar o Power BI Desktop ao Databricks com o Partner Connect
Ligar o Power BI Desktop ao Databricks manualmente
LAB: ligar o Power BI ao Databricks
Formação para equipas
Este curso pode ser ministrado em exclusivo para a sua organização, nas suas instalações, nas nossas ou online, com o programa ajustado aos objetivos da equipa.
Solicitar proposta
- Entidade formadora certificada pela DGERT.
- Certificado de formação para cada participante.
- Contabilizada nas 40 horas anuais de formação contínua previstas no artigo 131.º do Código do Trabalho.
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