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Agentes de Dados com Databricks
Como construir harnesses que monitoram, diagnosticam e corrigem pipelines
Um guia prático para construir agentes de IA que monitoram, diagnosticam e corrigem pipelines de dados de verdade.
Sobre o livro
Agentes de IA aplicados à engenharia de dados são uma das áreas mais promissoras da tecnologia, mas a maior parte do material disponível fica na teoria: explica conceitos isolados sem mostrar como um agente realmente monitora, diagnostica e corrige um pipeline em produção.
Em Agentes de Dados com Databricks, Eduardo Vieira apresenta uma abordagem prática que combina Databricks, LangGraph, inteligência artificial e arquitetura moderna. Em vez de conceitos soltos, o leitor acompanha a evolução do Forge, um projeto construído progressivamente — do primeiro loop agêntico a uma arquitetura pronta para produção, usando metadados, schemas, logs e linhagem para investigar falhas, com critérios de parada, guardrails e aprovação humana.
A obra integra LangGraph, Unity Catalog, Lakeflow, MCP e Databricks na construção de agentes especializados em saúde, diagnóstico, correção, auditoria e descoberta, com observabilidade, segurança, proteção de dados e controle de custos. É leitura indicada para estudantes, profissionais e candidatos a concursos públicos e processos seletivos em Tecnologia da Informação, engenharia de dados, arquitetura de soluções, ciência de dados e inteligência artificial — inclusive para provas, entrevistas técnicas e avaliações discursivas de TI.
O que você vai aprender
- Compreenda como agentes de IA trabalham com pipelines e lakehouses
- Utilize metadados, schemas, logs e linhagem para investigar falhas
- Integre LangGraph, Unity Catalog, Lakeflow, MCP e Databricks na mesma arquitetura
- Aplique critérios de parada, guardrails e aprovação humana em agentes de produção
Para quem é este livro
- Engenheiros e arquitetos de dados que querem ir além da teoria
- Candidatos a concursos públicos e processos seletivos de TI
- Profissionais que precisam entender agentes de IA aplicados a dados