Data Science
Databricks: lakehouse, notebooks e consultas com IA generativa
8hCarga horária
56Atividades
1Estudantes
0,0Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Entenda o conceito de lakehouse e aplique-o para integrar dados de data lake e data warehouse.
- Crie e organize workspaces e notebooks multilíngues para desenvolver análises reproduzíveis.
- Gerencie clusters, incluindo opções serverless, para otimizar o processamento de dados.
- Ingere, estruture e transforme dados, criando e gerenciando tabelas e DataFrames no Databricks.
- Construa e refine consultas SQL e Spark SQL para validar dados e extrair insights acionáveis.
- Utilize IA generativa para gerar e aprimorar queries SQL e documentar processos analíticos.
Público alvo
Este curso é indicado para profissionais, estudantes e entusiastas que nunca utilizaram o Databricks e desejam dar os primeiros passos na plataforma para criar workspaces, notebooks e pipelines de dados. Recomenda-se conhecimento básico em SQL e Python, mas o conteúdo é explicado de forma simples e direta.
Ementa
- Apresentação
- Preparando o ambiente
- O que é Databricks e por que o mercado usa
- Otimizando receitas com Databricks no Cookin'UP
- Visão geral da plataforma
- Gerenciamento de dados no Clickbonus com Databricks
- O que vamos construir nesta trilha - apresentação do mini pipeline
- Utilizando IA para otimizar organogramas na Organo
- Como vamos usar IA como co-piloto - apresentação do Vibe Coding
- Melhorando a experiência do cliente na Meu Pequeno Grimorio
- Para saber mais: entendendo clusters no databricks
- Faça como eu fiz: começar no Databricks
- O que aprendemos?
Certificado reconhecido pelas maiores
empresas do Brasil e do mundo.
Aprenda com
quem está
construindo
o mercado
Henrique Frizo
Sou graduado em Administração pela PUC-MG, possuo MBA em Gestão Estratégica pela USP. Atualmente cer...
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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.
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