Desenvolva soluções dentro da plataforma mais robusta e completa do setor.
Domine o Databricks e deixe para trás a complexidade de instalar, configurar e administrar clusters de Apache Spark, a engine de processamento mais usada no mundo dos dados, adotada por gigantes como Uber, Waze, Spotify, Netflix, New York Times e NASA.
Crie e implemente pipelines altamente eficientes e robustos, seguindo as melhores práticas do mercado.
Aprenda, passo a passo, a ingerir, processar, servir e governar seus dados de forma inteligente e eficiente, usando os serviços integrados e unificados do Databricks.
MÓDULO 01
Databricks como Plataforma de Dados
Entenda os componentes e serviços utilizados pela Databricks para atender todas as diferentes personas na área de dados. Iremos navegar em todos os seus recursos proprietários para entender como a ferramenta mais utilizada no mercado de dados pode simplificar e facilitar o desenvolvimento de pipeline de dados.
Caso de Uso: Vamos construir uma arquitetura para o desenvolvimento de uma plataforma Enterprise Data Lakehouse (EDL) usando o Databricks. Essa arquitetura permitirá o desenvolvimento de pipelines de dados em batch e streaming de forma escalável e eficiente.
MÓDULO 02
Construindo Pipelines de Dados em Batch e Streaming com Databricks
Neste módulo, você vai aprender como utilizar de forma eficiente os recursos proprietários do Databricks, aplicando as melhores práticas do mercado. Desenvolva pipelines de dados completos, abrangendo ingestão, processamento, entrega, governança e escalabilidade, em um ambiente unificado e colaborativo.
Caso de Uso:
Criação de pipelines de dados em batch e streaming, usando Delta Live Tables, Auto Loader, Unity Catalog e Workflows, resultando em uma solução de dados completa no Databricks.
MÓDULO 03
Data Warehouse & Lakehouse no Databricks (DB SQL)
Neste módulo, você vai aprender como entregar uma solução completa de Data Warehouse utilizando a plataforma Databricks e sua inovadora engine de Lakehouse. Domine os conceitos fundamentais para que equipes de dados possam otimizar o uso do Lakehouse.
Caso de Uso:
Desenvolva uma solução completa de Data Warehousing, Analytics e BI no Databricks, com foco em eficiência, economia e escalabilidade. Aprenda como equipes de dados podem consumir e processar dados de maneira eficaz e escalável usando a plataforma Databricks.
MÓDULO 04
Otimizações e Recomendações para Pipelines de Dados no Databricks
Neste módulo, você vai aprender a ajustar seus pipelines de dados para maximizar o desempenho e reduzir custos. Exploraremos problemas reais relacionados à ingestão, processamento e entrega de dados, aplicando técnicas avançadas de otimização e economia de custos.
Caso de Uso:
Solucione os problemas mais frequentes no desenvolvimento de suas soluções com Apache Spark e Databricks. Aprenda a otimizar seus pipelines de dados e a utilizar a plataforma Databricks para entregar soluções de ponta a ponta de forma eficiente e econômica.
MÓDULO 01
Explorando o Universo Databricks
Neste primeiro módulo, você vai construir uma compreensão completa da evolução da plataforma Databricks, a partir de uma base sólida sobre arquitetura, engine de processamento, o formato de arquivos Delta Lake e uma introdução ao Databricks SQL.
MÓDULO 02
Databricks SQL: Lakehouse como o Melhor Data Warehouse
MÓDULO 03
Carregando seus Dados com Databricks
Neste módulo, você aprenderá como usar, na prática, os recursos do Databricks Workflows e Unity Catalog para carregar dados e construir ETL. Também verá como implementar Data Quality e construir Data Lineage para reforçar a governança na plataforma.
MÓDULO 04
Melhores Práticas, Otimizações e Comparações
Saiba como adotar práticas que aumentam a eficiência dos processamentos e reduzem os custos do seu projeto.
Módulo 01 | Bem-Vindo à Databricks Platform
2. Introdução à Databricks Platform
3. Criando seu Workspace com Databricks CLI e REST API
4. Elementos no Databricks Workspace
5. Databricks Utils & Magic Commands
6. Databricks Clusters e o SQL Warehouse
Módulo 02 | Que Hajam Dados no Databricks
7. Data Objects e Clones na Databricks
8. O que é o Databricks Unity Catalog?
9. ACL | Lidando com as Permissões
10. Data Lineage no Unity Catalog
11. Delta Sharing na Prática
Módulo 03 | Features do Databricks
12. Interagindo com Git | Databricks Repos
13. Os Segredos do Databricks Secrets
14. Protegendo Dados em Nível de Coluna/Linha
15. Usando Data Encryption em seus Dados
16. Um Alerta sobre Databricks Alerts
17. Diagnósticos e Logging na Databricks
18. Ciência de Dados com MLOps e MLFlow
Módulo 04 | Trabalhando com Databricks Workflows
19. Introdução ao Databricks Workflows
20. Demonstração de Jobs Multi-Tasks
21. Ingestão de Dados com Auto Loader
22. Auto Loader com Schema Evolution
23. Trabalhando com Delta Live Tables
24. Aplicando Data Quality em seu ETL
25. Dicas para ETL Streaming na Databricks
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Consultor de Banco de Dados e Big Data Engineer
“A engenharia de Dados Academy ajudou bastante quando eu buscava migrar de área.
Os treinamentos, por serem bem fundamentados, me deram uma ótima base, fazendo com que o meu desempenho nas entrevistas aumentasse significativamente. Isso possibilitou o sucesso da minha inserção no mercado como Engenheiro de Dados.”
Engenheiro de Dados Sênior
“Iniciei minha carreira na área da tecnologia como técnico de computadores.
Com o tempo, insatisfeito com a rotina e salários baixos, comecei a explorar áreas de desenvolvimento e me deparei com SQL, JavaScript e Python.
Após trabalhar como Cientista de Dados em 4 empresas e sofrer duas demissões, percebi que eu precisava mudar.
Descobri o conteúdo da Engenharia de Dados Academy na internet e foi aí que mudei minha carreira para Engenharia de Dados.
Agora, 2 anos depois, sou Engenheiro de Dados Sênior.”
Engenheiro de Dados Sênior
“Graças à plataforma, consegui evoluir em minha carreira que estava estagnada.
Aprendi e continuo aprendendo de forma significativa, de maneira simples e objetiva, com conteúdos sempre inovadores e ótima didática.
Isso faz com que eu me destaque cada vez mais no mercado de trabalho, pois estou sempre atualizado e acompanhando todas as novidades do mundo dos dados.
Agradeço imensamente a toda a equipe por toda a minha evolução e aprendizado até aqui.”
Engenheiro de Dados Sênior
“Assinei a plataforma com foco em um curso específico e acabei recebendo muito mais do que eu esperava!
Apenas assistindo aos conteúdos da plataforma, consegui aprovação nas 2 principais certificações da Databricks!
Além disso, saber que tenho um arsenal de conhecimento à disposição me deixa tranquilo para enfrentar novos desafios no trabalho.”
Analytics Engineer, APROVADO nas 2 principais certificações da Databricks
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e o professor que guiará você em vários cursos desta formação.
Luan é Big Data Engineer e Cloud Architect e, há 10 anos, trabalha como Sr. Cloud Consultant na multinacional canadense Pythian, implementando soluções de Big Data e Analytics e desenvolvendo projetos com Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow e Kubernetes nas principais provedoras de nuvem do mercado: AWS, Azure e GCP.
Com 9 premiações Microsoft MVP em Data Platform e Big Data Specialist em Microsoft Azure, certificado como Microsoft Certified Trainer (MCT), GCP Professional Data Engineer e AWS Solutions Architect Associate, ele também é membro StarTree All-Stars e recentemente recebeu um novo reconhecimento: o Confluent Community Catalyst, de Apache Kafka, tornando-se um dos poucos brasileiros a fazer parte desse seleto grupo.
Luan se tornou o primeiro brasileiro a receber os reconhecimentos de Databricks MVP e "Astronomer Champions Program for Apache Airflow", inspirando cada vez mais o crescimento e desenvolvimento de profissionais de dados em todo o país.
Palestrante frequente em conferências globais, incluindo TechEd, SQL Konferenz, SQL Nexus, TugaIT, DB Tech Showcase, Ignite e SQL Pass Summit, Luan está constantemente se aperfeiçoando e ocupando posições de vanguarda na área de dados.
Em 2021, idealizou e implementou um grande sonho: fundar a maior academia de ensino online para profissionais de dados com conteúdos que acompanham os mercados de Big Data nacional e internacional, TOTALMENTE EM PORTUGUÊS.
Assim nasceu a Engenharia de Dados Academy, que hoje já soma milhares de alunos.
Logo em seguida, veio a Comunidade de Dados The Plumbers, uma confraria que reúne profissionais da área de dados espalhados pelo mundo e conectados todos os dias trocando experiências e conhecimento em uma comunidade secreta no Slack.
“Vamos construir a maior comunidade da área de dados, não só do Brasil. Vamos reunir todos os profissionais que querem conquistar uma carreira de sucesso, e todas essas pessoas terão as suas carreiras impulsionadas pelo aprendizado que a academia proporciona. Profissionalmente, eu já cheguei aonde muitos querem, e ainda tem mais. Mas, enquanto eu percorro o meu caminho quero ajudar a maioria de pessoas que eu puder a também ter sucesso na área de dados. É por isso que eu ensino Data Analytics com tanta paixão.”
LUAN MORENO
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