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Kurs

Data Transformation with Spark SQL in Databricks

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 05/2026
Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
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DatabricksData Engineering
3 Std.
7 Videos
25 Übungen
1,750 XP
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Kursbeschreibung

Ready to handle real-world data at scale? This course teaches you to transform large datasets using Spark SQL and PySpark in Databricks. Learn to shape and clean data, run aggregations with optimized joins, and apply window functions for advanced analytics. You'll also set up file-based streaming with fault-tolerant checkpoints and persist results as Delta tables. By the end, you'll be orchestrating multi-step production pipelines with Databricks Workflows and Lakeflow Declarative Pipelines.

Voraussetzungen

Introduction to Databricks SQLIntroduction to PySpark
1

Loading and Shaping Data

In this chapter, you'll learn how to work with Databricks notebooks, load CSV data into Spark DataFrames, and shape data using PySpark and SQL.
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2

Data Cleaning and Optimization

Learn how to define explicit schemas, build a data cleaning pipeline, and optimize query performance with broadcast joins.
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Data Transformation with Spark SQL in Databricks
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