Descrição

Neste curso você aprenderá a aplicar conceitos avançados de DevOps e automação no Databricks, utilizando o framework oficial Databricks Asset Bundles — a abordagem “workspace como código” que eleva a governança e a padronização dos seus ambientes de dados. Ao longo das aulas, você entenderá como organizar notebooks, jobs, pipelines, configurações de clusters e parâmetros de infraestrutura em um único projeto versionado, garantindo controle total e rastreabilidade entre ambientes. Também aprenderá a criar pipelines de CI/CD para automatizar todo o processo de validação, teste e implantação em múltiplos estágios, levando agilidade e consistência às suas entregas.

O que não realizaremos no treinamento:

• Não resolveremos problemas de trabalho de nenhum participante.
• Não mostraremos assuntos fora do conteúdo programático proposto no treinamento.
• Não realizaremos o provisionamento com os participantes.
• Emitimos NOTA FISCAL para treinamentos comprados pela plataforma.

O que terei de benefícios:

• Treinamento baseado em vivências de projetos reais.
• Networking
• Instrutores com bastante experiência no mercado e em projetos de Big Data com grandes clientes. Todos são certificados Microsoft e com experiência em projetos com clientes nacionais e internacionais.
• Portal com todos os conteúdos do treinamento — VITALICIO, ou seja, PARA SEMPRE.
• Vídeos das aulas gravadas – Ao final de cada dia, disponibilizamos a aula gravada na plataforma
• Slides
• PDFs
• Scripts
• Links de apoio
• Arquivos utilizados nos laboratórios
• Certificado de participação do treinamento. O certificado é validado digitalmente para evitar fraudes e possíveis copias.
• Canal de comunicação com os instrutores e demais alunos.
• Dicas de certificação

Conteúdos 

• Organizar o Databricks como código: aprenda a estruturar notebooks, jobs, pipelines e configurações em um único projeto versionado com o Databricks Asset Bundles.

• Automatizar o ciclo de vida completo: construa pipelines de CI/CD que promovem implantações consistentes do ambiente de desenvolvimento até produção.

• Criar e distribuir pacotes Python customizados: desenvolva bibliotecas internas para padronizar funções e acelerar projetos no seu workspace Databricks.

• Implementar testes e validações automáticas: garanta qualidade do código com unit tests e validações integradas antes da publicação.

• Configurar GitHub Actions para o Databricks: monte workflows automatizados de build, teste e deploy contínuo.

• Aplicar as melhores práticas de DevOps: leve governança, versionamento e rastreabilidade total para seus projetos de dados.