Visão Geral

Este Curso AI-103T00-A Develop AI apps and agents on Azure, apresenta, de forma prática e orientada a cenários reais, como desenvolver soluções de banco de dados inteligentes utilizando os serviços de dados da Microsoft no Azure. Baseado no conteúdo oficial da Microsoft, o treinamento aborda a integração entre Azure SQL e serviços de Inteligência Artificial, incluindo machine learning, análise preditiva, automação de consultas e recursos inteligentes nativos da plataforma.

O curso enfatiza a construção de soluções modernas que utilizam dados estruturados combinados com IA para gerar insights, automatizar processos e criar aplicações inteligentes escaláveis, seguras e de alto desempenho.

Objetivo

Após realizar este Curso DP-800T00-A: Develop AI-enabled Database Solutions, você será capaz de:

Desenvolver soluções de dados com inteligência integrada no Azure
Utilizar recursos inteligentes do Azure SQL para otimização automática
Integrar modelos de machine learning com bancos de dados
Implementar análises preditivas diretamente sobre dados estruturados
Automatizar processos analíticos e de decisão
Projetar arquiteturas modernas orientadas a dados e IA
Criar aplicações inteligentes baseadas em dados

Publico Alvo

• Desenvolvedores de aplicações e APIs
• Engenheiros de dados
• Database Developers
• Arquitetos de soluções Azure
• Profissionais de BI e Analytics
• Profissionais que desejam aplicar IA em bancos de dados

Pre-Requisitos

Experiência com SQL e modelagem de dados
Conhecimento básico de Azure (principalmente Azure SQL)
Noções de desenvolvimento (Python, C# ou similar)
Conhecimentos básicos de análise de dados
Familiaridade com conceitos de cloud computing

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Get started with AI-enabled data solutions

1. Introduction to AI-powered database solutions
2. Overview of Azure data platform
3. Intelligent applications and use cases
4. Azure SQL and AI integration scenarios
5. Knowledge check
6. Summary

Module 2: Work with Azure SQL intelligent capabilities

1. Overview of Azure SQL Database features
2. Intelligent performance and automatic tuning
3. Query Store and performance insights
4. Built-in intelligence features
5. Knowledge check
6. Summary

Module 3: Prepare data for machine learning

1. Data ingestion techniques in Azure
2. Data transformation and preparation
3. Using Azure tools for data processing
4. Data quality and feature engineering basics
5. Knowledge check
6. Summary

Module 4: Train and deploy machine learning models

1. Introduction to Azure Machine Learning
2. Training models with structured data
3. Model evaluation and validation
4. Deploying models as services
5. Knowledge check
6. Summary

Module 5: Integrate machine learning with Azure SQL

1. Calling ML models from applications
2. Real-time scoring with APIs
3. Batch predictions with data pipelines
4. Embedding predictions into database workflows
5. Knowledge check
6. Summary

Module 6: Use built-in AI features in Azure SQL

1. Automatic plan correction
2. Intelligent query processing
3. Anomaly detection in data
4. Predictive capabilities in Azure SQL
5. Knowledge check
6. Summary

Module 7: Develop AI-driven applications

1. Designing intelligent applications
2. Integrating APIs and data services
3. Using Python with SQL
4. Application patterns for AI-driven systems
5. Knowledge check
6. Summary

Module 8: Monitor and optimize intelligent data solutions

1. Monitoring performance in Azure
2. Cost management and optimization
3. Scaling solutions
4. Troubleshooting issues
5. Knowledge check
6. Summary

Module 9: Implement security and governance

1. Data protection in Azure SQL
2. Identity and access management
3. Compliance and governance
4. Securing AI workloads
5. Knowledge check
6. Summary

Module 10: Design end-to-end AI-enabled database solutions

1. Reference architectures
2. Best practices for AI-enabled databases
3. Real-world scenarios
4. Capstone project
5. Final assessment
6. Course summary