Modelagem e ingestão de dados com o Azure Databricks

A transição para uma arquitetura moderna de lakehouse requer uma sólida compreensão de como os dados são estruturados, armazenados e gerenciados. Este curso escrito abrangente orienta você pelos principais princípios de modelagem de dados no Azure Databricks, ajudando você a criar plataformas de dados de alto desempenho. Você progredirá desde a compreensão dos conceitos fundamentais de data lakehouse até o projeto de estruturas de armazenamento eficientes. Ao ler explicações claras e exemplos de código práticos, você aprenderá a otimizar o desempenho da consulta, gerenciar esquemas de dados e garantir uma governança de dados robusta. O que você vai aprender: 1. Entenda os fundamentos da arquitetura lakehouse, das tabelas Delta Lake e da governança do Unity Catalog. 2. Projetar estruturas de tabelas eficientes usando estratégias de particionamento, clustering líquido e indexação. 3. Implemente padrões de ingestão de dados para carregar dados em lote e transmitir dados sem problemas. 4. Gerencie dimensões que mudam lentamente para acompanhar as alterações de dados históricos ao longo do tempo. 5. Aplique técnicas de otimização de dados como compactação de arquivos e ordenação z para consultas mais rápidas. 6. Configure a segurança e os controles de acesso usando práticas modernas de governança de dados. O curso começa com a terminologia essencial e os fundamentos estruturais dos data lakes modernos. Em seguida, você explorará guias escritos passo a passo sobre design de esquema, ajuste de desempenho e gerenciamento de ciclo de vida de dados. Este curso foi projetado para engenheiros de dados iniciantes, administradores de banco de dados e analistas que desejam fazer a transição para plataformas de data cloud modernas. Não é necessária experiência prévia com o Databricks, embora uma familiaridade básica com conceitos de SQL seja útil. Comece a ler hoje mesmo para dominar os conceitos básicos de modelagem de dados em nuvem e criar pipelines de dados mais rápidos e confiáveis.