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Curso

Databricks:

lakehouse, notebooks e consultas com IA generativa

Quero estudar na alura

8h

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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • 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.

Henrique Frizo

Henrique Frizo

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Sou graduado em Administração pela PUC-MG, possuo MBA em Gestão Estratégica pela USP. Atualmente certificado como Microsoft Certified Trainer - MCT (since 2020), Microsoft Certified Solutions Associate: BI Reporting, Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate, Microsoft Office Specialist: Excel, Microsoft Office Specialist: Excel Expert, Microsoft Certified Power Platform Fundamentals. Já formei mais de 5.000 alunos por todo país e prestei consultoria para empresas multinacionais.

Curso atualizado em 05/06/2026

Ementa

  1. O Databricks e o mercado de dados

    • 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?
  2. Explorando o ambiente

    • Workspace e organização
    • Organização de dados na loja online de roupas e acessórios
    • Notebooks e células
    • Colaboração em projetos de código com notebooks
    • Clusters - o que são e como usar
    • Otimizando consultas de segurança na Techsafe
    • Databricks SQL Warehouse
    • Análise de dados de corrida na Runner Circle
    • Primeiros comandos com apoio de IA
    • Faça como eu fiz: workspace e queries
    • Para saber mais: salvamento de queries no databricks sql warehouse
    • O que aprendemos?
  3. Primeira análise de dados

    • Importando dados brutos
    • Importação de dados para análise de tendências musicais
    • Explorando dados com SQL e IA
    • Identificando padrões de atraso na Hermex Log
    • Visualizações nativas do Databricks
    • Análise de vendas no UseDev
    • Primeiros insights e interpretação
    • Faça como eu fiz: CSV no Databricks
    • Para saber mais: detecção automática de tipos de dados
    • O que aprendemos?
  4. SQL no Databricks

    • SQL no contexto do Databricks
    • Adoção de animais por nível de urgência no ADOPET
    • Consultas com IA como par de programação
    • Análise de tendências de visualização na Screen Match
    • Filtros, agregações e joins
    • Gerenciamento de inventário na loja Meu Pequeno Grimório
    • Criação e consulta de tabelas simples
    • Gerenciando custos de serviços no Petpark
    • Faça como eu fiz: SQL no Databricks
    • Para saber mais: uso de joins em sql
    • O que aprendemos?
  5. Organização e boas práticas desde o início

    • Organização de notebooks e pastas
    • Padronização de produtos no Gatito Petshop
    • Boas práticas de nomenclatura e erros comuns
    • Melhorando a eficiência das consultas de dados de usuários
    • Documentação básica com apoio de IA
    • Gerenciamento inteligente de contatos com IA
    • Faça como eu fiz: organização no Databricks
    • Para saber mais: adicionando descrições em tabelas
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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Data Science

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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