Databricks कॉन्सेप्ट्स

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Lakehouse की शक्ति को जानें आज की डेटा-समृद्ध दुनिया में, हमें ऐसे टूल्स की आवश्यकता है जो हमें यथासंभव डेटा-आधारित बनने में सक्षम बनाएं। यह पाठ्यक्रम आपको शुरुआत से अंत तक यह समझाता है कि Databricks Lakehouse Platform आपके डेटा प्रक्रियाओं के लिए एक एकल, स्केलेबल और उच्च-प्रदर्शन वाला प्लेटफ़ॉर्म कैसे प्रदान करती है। एक वास्तविक-विश्व डेटासेट पर काम करते हुए आप सीखेंगे कि Databricks प्लेटफ़ॉर्म के भीतर विभिन्न कार्य कैसे पूरे किए जाएँ। आप पाठ्यक्रम की शुरुआत Databricks प्लेटफ़ॉर्म का प्रशासन करना सीखकर करेंगे और यह सुनिश्चित करेंगे कि आपका परिवेश सुरक्षित रूप से सेट अप किया गया है।

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स्केलेबल डेटा इंजीनियरिंग का अभ्यास अपना वर्कस्पेस सेट अप करने के बाद, आप Databricks का उपयोग करके शक्तिशाली डेटा पाइपलाइनें बनाना सीखेंगे। आप डेटासेट पर विभिन्न रूपांतरण लागू करेंगे, उसे Medallion architecture में Bronze से Silver और फिर Gold तक ले जाएंगे। आप सीखेंगे कि Databricks क्लस्टर कैसे तुरंत उपलब्ध कंप्यूट शक्ति और स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं। आप अपने पूरे डेटा पाइपलाइन को स्वचालित करने के लिए एक एंड-टू-एंड Databricks Workflow सेट अप करेंगे।

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Lakehouse को अपने डेटा वेयरहाउस के रूप में उपयोग करें Lakehouse आर्किटेक्चर का एक प्रमुख हिस्सा यह है कि आप अपने डेटा स्टोरेज को पारंपरिक डेटा वेयरहाउस की तरह क्वेरी कर सकते हैं। इस अनुभाग में, आप सीखेंगे कि Databricks SQL आपके डेटा लेक के ऊपर आपको वांछित डेटा वेयरहाउसिंग प्रदर्शन कैसे देता है। आप मानक ANSI SQL का उपयोग करके क्वेरी बनाना सीखेंगे, और उन परिणामों का उपयोग करके अपने पूरे डेटासेट पर त्वरित डैशबोर्ड बनाएंगे।

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शासित डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग लागू करें अंततः, आप सीखेंगे कि Databricks डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग उपयोग मामलों के लिए उपकरणों का एक संपूर्ण सेट कैसे प्रदान करता है। आप अपने मॉडलों को ट्रैक और मूल्यांकन करना सीखेंगे, MLOps के लिए पूर्णतः एकीकृत MLFlow फ्रेमवर्क का उपयोग करके। आप सीखेंगे कि Feature Store और Model Registry उत्पादन-गुणवत्ता वाले मशीन-लर्निंग मॉडल बनाने की प्रक्रिया को कैसे सरल बनाते हैं। अंत में, आप अंतर्निहित मॉडल सर्विंग क्षमताओं का उपयोग करके अपने मॉडलों को तैनात और मॉनिटर करना सीखेंगे।