Notebooks do Databricks

Os notebooks são a principal ferramenta para criar fluxos de trabalho de ciência de dados e machine learning em Azure Databricks. Os notebooks do Databricks fornecem coautoria em tempo real em vários idiomas, controle de versão automático e visualizações de dados internas para desenvolver código e apresentar resultados.

Demonstração do notebook do Databricks

Introdução aos notebooks

Obtenha uma experiência prática com tutoriais passo a passo que orientam você em casos de uso comuns.

Tópico Descrição
Consultar e visualizar dados de um notebook Aprenda as noções básicas de ciência de dados usando um notebook para consultar e visualizar dados de exemplo armazenados no Catálogo do Unity usando SQL, Python, Scala e R.
Importar e visualizar dados CSV de um notebook Importe dados de um arquivo CSV para o Catálogo do Unity, carregue dados em um DataFrame e visualize dados usando Python, Scala e R.
Técnicas de EDA usando notebooks do Databricks Conheça os conceitos básicos da realização da análise exploratória de dados (EDA) usando Python em um notebook, desde o carregamento de dados até a geração de insights.
Modelos de ML clássicos de ponta a ponta Tutorial completo para treinar modelos clássicos de machine learning, incluindo carregamento de dados, visualização, otimização de hiperparâmetro e integração do MLflow.

Desenvolver e executar notebooks

Conheça os conceitos básicos da criação e do uso de notebooks em seu workspace do Databricks.

Tópico Descrição
Edição básica Conheça os conceitos básicos de como usar e editar blocos de anotações com eficiência, incluindo tipos de célula, atalhos de teclado e recursos de edição essenciais.
Desenvolver código em notebooks Escreva e execute o código usando Python, SQL, Scala e R com realce de sintaxe e IntelliSense.
Executar notebooks Execute notebooks e células individuais com opções de computação flexíveis e controles de execução.
Usar o Agente de Ciência de Dados Desenvolvido sob medida para fluxos de trabalho de ciência de dados, o Genie Code pode orquestrar fluxos de trabalho em múltiplas etapas a partir de um único prompt. Converse com o Agente de Ciência de Dados para criar um notebook inteiro para tarefas como EDA, previsão e aprendizado de máquina do zero.

Colaborar e compartilhar seu trabalho

Trabalhe em conjunto com sua equipe e compartilhe seus resultados com eficiência.

Tópico Descrição
Importar e exportar notebooks. Exporte notebooks em vários formatos e importe notebooks de fontes externas.
Colaborar usando cadernos Compartilhe blocos de anotações, use comentários e colabore em tempo real com os membros da equipe.
Painéis em notebooks Crie e compartilhe painéis interativos diretamente dos resultados do bloco de anotações.

Depurar e otimizar seu código

Garanta que seus notebooks funcionem de forma suave e eficiente.

Tópico Descrição
Ajuda de código usando o Genie Code Obtenha ajuda de codificação assistida por IA para depurar e escrever um código melhor mais rapidamente com sugestões e explicações inteligentes.
Depurar notebooks Use o depurador interativo para solucionar problemas no código do notebook.
Testes de Unidades Implemente estratégias de teste de unidade para validar o código do notebook e garantir a confiabilidade.

Explore tópicos comumente referenciados e recursos avançados para trabalhar com notebooks.

Tópico Descrição
Widgets do Databricks Adicione parâmetros de entrada interativos aos seus notebooks e dashboards usando widgets.
Resultados e saídas do notebook Gerenciar saídas de célula, trabalhar com tabelas de resultados, aplicar filtros e baixar dados dos resultados do notebook.
Orquestrar notebooks e modularizar código Aprenda técnicas para orquestrar fluxos de trabalho de notebook e modularizar código.
Práticas recomendadas Siga as práticas recomendadas para o desenvolvimento eficiente e mantenedível do notebook.
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