Valida a capacidade de construir e implantar aplicações GenAI na plataforma Databricks.
Resposta : Prover confiabilidade, performance e gerenciamento de dados transacionais.
O Delta Lake é a camada de armazenamento fundamental de um Lakehouse no Databricks. Ele estende o formato de arquivo Parquet com recursos transacionais ACID, gerenciamento de metadados, schema enforcement e time travel, permitindo que você construa pipelines de dados confiáveis e performáticos para análise e machine learning.
Resposta : MLflow Tracking
O MLflow Tracking é uma ferramenta essencial para gerenciar o ciclo de vida do Machine Learning. Ele permite registrar automaticamente parâmetros, métricas, código e resultados de cada execução de treinamento, facilitando a reprodução, comparação e seleção dos melhores modelos.
Resposta : Um DataFrame com uma única linha contendo a soma das idades e a média dos salários.
A função `agg` em PySpark permite realizar múltiplas agregações em um DataFrame de uma só vez. Você pode aplicar diferentes funções de agregação (como `sum`, `avg`, `count`, `max`, `min`) a diferentes colunas, resultando em um DataFrame com uma única linha contendo os valores agregados.
Resposta : Integração nativa de dados, analytics e IA em uma única plataforma.
A principal vantagem do Databricks é a sua arquitetura Lakehouse, que combina a flexibilidade e escalabilidade de um data lake com as garantias de performance e gerenciamento de um data warehouse. Isso permite unificar dados, analytics e IA em uma única plataforma, simplificando a infraestrutura e acelerando a inoveração.
Resposta : Delta Live Tables (DLT)
Delta Live Tables (DLT) é um framework para construir pipelines de dados confiáveis no Databricks. Ele permite definir fluxos de dados declarativamente usando Python ou SQL, e o DLT cuida automaticamente do provisionamento de infraestrutura, gerenciamento de clusters, monitoramento e tratamento de erros, simplificando a operação.