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28 students
Databricks Delta Lake + APACHE HOP: Carga e Dados
Unindo as grandes ferramentas de ingestão de dados e operacionalização de dados no Databricks
Last updated 2/2026
Portuguese
Portuguese [Auto],
What you'll learn
- Entendendo a arquitetura chamada Lakehouse sobre o Data Lake no Databricks
- Construindo Delta Lake com processamento em batch, streaming em lote
- Controle de transações sobre os dados, como um banco de dados
- Trabalhando com características ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade) ao Delta Lake
- Entendendo versionamento dos dados, permite que os dados sejam acessados e revertam para versões anteriores de dados, controle de históricos
- Uso das fases de ingestão, refinamento e enriquecimento dos dados
- Diferenças das arquiteturas Data Lake x Delta Lake
- Aprendendo como otimização dos processos de coleta e tratamento dos dados, reduzindo o tempo de processamento e descartando o que não for útil
- Trabalhando a criação de tabelas Delta e como gerar históricos de dados
- Trabalhando com cluster, DBFS, Notebook em R, Scala, Pyhton e SQL
- Delta Time Travel como retornar versões de dados e comandos de controle
- Controle de auditoria, agindo na conformidade de dados quanto de depuração simples para entender como os dados mudaram ao longo do tempo
- Executando reversões nos dados, evitando duplicação e realizando refinamento, ajustes, atualizações e exclusões dos dados
- Executando scripts batch e streaming
- Entendo o que significa checkpoint e controle de gravações dos dados
- Trabalhando com Schema Evolution na inclusão de atributos as tabelas delta
- O que é Hop Orchestration Platform
- Entendendo sobre fluxos de trabalho e pipelines
- Entendendo sobre projetos e ambientes
- Instalação do APACHE HOP
- Criando pipelines com arquivos texto
- Realizando tratamento de dados para entendimento do processo de engenharia de dados
- O que são transformações, links e ações dentro de um pipeline
- Construindo um workflow, orquestrador da sequência das operações
- Entendendo o HOP GUI e seus componentes
- Entendendo menu barras, principal e perspectivas
- Criando sua área de projetos
- Componentes pipelines: Sort, Select value, CSV file input, Value mapper, Filter rows, Dummy, Unique rows, Merge Join, Text File Output
- Entendendo o que é : View output, Preview output , Debug output
- Componentes pipelines: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail, File Exis
- Leitura de dados em uma API: Rest Client, JSON Input, JSON Output
- Construindo Workflow com execução de pipelines
- Entendo o uso de variáveis globais no APACHE HOP
- Automatização de pipeline ou workflow pelo HOP-RUN
- Construindo pipelines em banco de dados Postgresql: Table Input, Table Output, Configurando conexão
- Instalação de banco de dados Postgresql, usando PGAdmin
- O que é Business Intelligence (BI)
- O que é Data Warehouse (DW)
- Como criar as tabelas staging, dimensão e fato
- Construção da carga dim_tempo
- Como o APACHE HOP pode se tornar um integrador de dados e construção de projetos de DW
- Entendendo o que é HOP projects
- Como funciona um pipeline e um workflow
- Interface de trabalho do APACHE HOP
- Instalação do APACHE HOP e do banco Postgres
- Entendendo sobre Modelagem Multidimensional
- Preparação de dados e construção de pipelines e workflow das cargas do DW
- O que são dimensões Slow Change Dimension 1 e 2
- Executando os pacotes via HOP RUN
- Construindo o tratamento de dados e ajustes em campos
- Identificando as informações inconsistentes e armazenando no DW para ajustes
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Course content
3 sections • 64 lectures • 9h 57m total length
Requirements
- É importante que você conheça um pouco de Python, R, Scala, SQL, não haverá treinamento destas linguagens neste curso
- Importante conhecer execução de scripts em Python, R, Scala, SQL
- Importante ter conhecimento sobre banco de dados, arquivos de dados
- Importante que você conheça lógica de programação
- Necessário conhecimento básico de modelagem de dados
Description
Este é um daqueles cursos que o profissional busca conhecimento sobre como construir um pipeline eficiente e performático e que resolva os problemas da sua organização, mas a pergunta principal seria, como posso manusear estas ferramentas de uma forma orquestrada, organizada que permita a construção de forma rápida e intuitiva?
Por isso, trazemos a junção do APACHE HOP e do Databricks Delta Lake, que fará com que você resolva seus problemas com dados. O que podemos garantir que aprenderá neste curso:
Na primeira parte do curso do APACHE HOP que vem completo, com atividades para tratamento e ingestão de dados para que você projete e construa um Data Warehouse, utilizando componentes 100% gráficos e de fácil manuseio, você não precisará digitar nenhum código, o APACHE HOP é low code, será possível combinar, enriquecer, limpar e de muitas outras maneiras manipular dados. A ideia é que você faça a leitura de dados, realize os ajustes e tratamentos no conteúdo (limpeza de inconsistências, criação de campos, composição de campos, dentre outros).
Na segunda parte com APACHE HOP vamos construir um Data Warehouse com uma explanação sobre o que é BI, DW, como funciona a staging área, o que são dimensões e fatos e tudo que você tem direito sobre este mundo de dados. Iremos construir um projeto do zero para informações sobre vendas, trabalhando com tabelas de departamento, produto e vendedor. Ao final iremos construir um workflow, que terá todos os pipelines de cargas juntos e como podemos executá-lo dentro da ferramenta APACHE HOP e fora dela.
Depois fecharemos com o curso mais solicitado nas organizações Databricks Delta Lake, faremos uma grande explanação sobre Databricks e suas aplicações, falaremos do que é mais importante no Delta Lake o controle de transações dos dados, onde trabalharemos com arquivos parquet, mas sendo consumidos e trabalhados com operações conhecidas em banco de dados. Databricks Delta Lake é o que de mais moderno em plataforma para cloud que utilizam o SPARK como seu motor de processamento e que permitem controlar todas as transações sobre seus dados de forma nativa.
Então venha e comece hoje mesmo!
Who this course is for:
- Estudantes e profissionais de computação, Informática, estatística, data science, analista de dados, engenheiro de dados
- Pessoas interessadas em aprender os conceitos sobre ferramentas de ingestão de dados, ou que gostariam adentrar na área de engenharia de dados
- Profissionais que, de alguma forma, utilizam dados no seu dia a dia