Corso
Capire il Data Engineering
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Databricks è una piattaforma di analytics aperta per creare, distribuire e mantenere soluzioni di dati, analytics e AI su larga scala. È basata su Apache Spark e si integra con uno dei tre principali provider cloud (AWS, Azure o GCP), permettendoci di gestire e distribuire l’infrastruttura cloud per nostro conto offrendo qualsiasi applicazione di data science tu possa immaginare.
Oggi voglio guidarti in un’introduzione completa a Databricks, coprendone le funzionalità principali, le applicazioni pratiche e percorsi di apprendimento strutturati per iniziare. Dalla configurazione dell’ambiente alla padronanza di elaborazione dati, orchestrazione e visualizzazione, troverai tutto ciò che ti serve per iniziare con Databricks.
Perché imparare Databricks?
Imparare Databricks e avere basi solide può offrirti diversi vantaggi principali:
Funzionalità chiave di Databricks
Databricks è una piattaforma completa per data engineering, analytics e machine learning, che combina cinque funzionalità principali per migliorare scalabilità, collaborazione ed efficienza dei workflow.
Funzionalità chiave di Databricks. Immagine dell’autore.
Piattaforma dati unificata
Databricks combina in un’unica piattaforma i workflow di data engineering, data science e machine learning. Questo semplifica ulteriormente l’elaborazione dei dati, l’addestramento e la distribuzione dei modelli. Unificando questi ambiti, Databricks accelera le iniziative di AI, aiutando le aziende a trasformare dati isolati in insight azionabili e favorendo la collaborazione.
Integrazione con Apache Spark
Apache Spark, il principale framework di calcolo distribuito, è profondamente integrato con Databricks. Questo consente a Databricks di gestire automaticamente la configurazione di Spark. Così gli utenti possono concentrarsi sulla costruzione di soluzioni dati senza preoccuparsi del setup.
Inoltre, la potenza di elaborazione distribuita di Spark è ideale per i compiti di big data e Databricks la arricchisce con sicurezza, scalabilità e ottimizzazione a livello enterprise.
Delta Lake
Delta Lake è la spina dorsale dell’architettura Lakehouse di Databricks, che aggiunge funzionalità come transazioni ACID, applicazione dello schema e coerenza dei dati in tempo reale. Questo garantisce affidabilità e accuratezza dei dati, rendendo Delta Lake uno strumento fondamentale per gestire sia dati batch che in streaming.
MLflow
MLflow è una piattaforma open source per gestire l’intero ciclo di vita del machine learning. Dal tracciamento degli esperimenti alla gestione della distribuzione dei modelli, MLflow semplifica la creazione e l’operazionalizzazione dei modelli di ML.
Inoltre, con le più recenti integrazioni per strumenti di AI generativa come OpenAI e Hugging Face, MLflow estende le sue capacità a applicazioni all’avanguardia come chatbot, sintesi di documenti e analisi del sentiment.
Strumenti di collaborazione
Databricks favorisce la collaborazione tramite:
- Notebook interattivi: combina codice, markdown e visualizzazioni per documentare i workflow e condividere insight senza soluzione di continuità.
- Condivisione in tempo reale: collabora in diretta sui notebook per feedback immediati e un lavoro di squadra più snello.
- Funzionalità di controllo versione: tieni traccia delle modifiche e integra con Git per una gestione dei progetti sicura ed efficiente.
Come iniziare a imparare Databricks
Iniziare con Databricks può essere sia entusiasmante che impegnativo. Per questo il primo passo nell’imparare qualsiasi nuova tecnologia è avere una chiara comprensione dei tuoi obiettivi: perché vuoi impararla e come pensi di usarla.
Definisci obiettivi chiari
Prima di iniziare, definisci cosa vuoi ottenere con Databricks.
Vuoi ottimizzare l’elaborazione dei big data come data engineer? Oppure vuoi sfruttarne le capacità di ML per creare e distribuire modelli predittivi?
Definendo i tuoi obiettivi principali, puoi creare un piano di apprendimento mirato. Ecco alcuni suggerimenti in base alla tua aspirazione principale:
- Se il tuo focus è il data engineering, dai priorità agli strumenti di Databricks per ingestion, trasformazione e gestione dei dati, nonché alla sua integrazione fluida con Apache Spark e Delta Lake.
- Se il tuo focus è il machine learning, concentrati sulla comprensione di MLflow per il tracciamento degli esperimenti, la gestione e la distribuzione dei modelli, oltre a sfruttare il supporto integrato della piattaforma per librerie come TensorFlow e PyTorch.
Parti dalle basi:
Iniziare con Databricks può essere più semplice di quanto pensi. Per farlo, ti guiderò con un approccio passo passo, così potrai familiarizzare facilmente con gli elementi essenziali della piattaforma.
Registrati gratis
Inizia creando un account gratuito su Databricks Community Edition, che offre l’accesso alle funzionalità principali della piattaforma senza costi. Questa edizione è perfetta per l’esplorazione pratica, perché ti consente di sperimentare con Workspace, Cluster e Notebook senza bisogno di un abbonamento a pagamento.
Screenshot della schermata principale di registrazione a Databricks. Immagine dell’autore
Dopo aver inserito i tuoi dati, apparirà la seguente schermata.
Screenshot della schermata principale di registrazione a Databricks. Immagine dell’autore
In questo passaggio, ti verrà chiesto di configurare un provider cloud o procedere con la Community Edition. Per mantenere tutto accessibile, useremo la Community Edition. Anche se offre meno funzionalità rispetto alla versione Enterprise, è ideale per casi d’uso più piccoli come i tutorial e non richiede la configurazione di un provider cloud.
Dopo aver selezionato la Community Edition, verifica il tuo indirizzo email. Una volta verificato, ti troverai davanti una dashboard principale che appare così:
Screenshot della pagina principale di Databricks. Immagine dell’autore
Inizia dall’interfaccia
Una volta effettuato l’accesso, prenditi del tempo per capirne il layout. A una prima occhiata, l’interfaccia può sembrare basilare, ma esplorando ulteriormente o aggiornando l’account scoprirai molte ottime funzionalità:
- Workspace: qui organizzi i tuoi progetti, notebook e file. Pensalo come l’hub di tutto il tuo lavoro.
- Notebook: scrivi ed esegui codice in vari linguaggi di programmazione all’interno dello stesso notebook.
- Gestione dei cluster: gruppi di macchine virtuali che gestiscono l’elaborazione dei dati. Forniscono la potenza di calcolo necessaria per attività come trasformazioni dei dati e machine learning.
- Gestione delle tabelle: organizza e analizza dati strutturati in modo efficiente.
- Creazione di dashboard: crea dashboard interattivi direttamente nel workspace per visualizzare gli insight.
- Modifica collaborativa: lavora sui notebook in tempo reale con i compagni di squadra per una collaborazione fluida.
- Controllo versione: traccia le modifiche ai notebook e gestisci le versioni senza sforzo.
- Pianificazione dei job: automatizza l’esecuzione di notebook e script a intervalli specifici per workflow più snelli.
Impara i concetti fondamentali
Databricks ha tre concetti chiave che restano basilari per qualsiasi professionista che voglia padroneggiarlo:
- Cluster: la spina dorsale di Databricks, i cluster sono ambienti di calcolo che eseguono il tuo codice. Impara a crearli, configurarli e gestirli in base alle tue esigenze di elaborazione.
- Job: automatizza le attività ripetitive creando job che eseguono i tuoi notebook o script in base a una pianificazione, semplificando i workflow.
- Notebook: documenti interattivi in cui scrivi ed esegui codice, visualizzi i risultati e documenti le scoperte. I notebook supportano più linguaggi come Python, SQL e Scala, rendendoli versatili per vari compiti.
Che cos’è Databricks e perché è importante per i professionisti dei dati?
Quali sono i tre principali vantaggi nell’imparare Databricks?
Quali funzionalità chiave rendono Databricks una piattaforma completa?
Come possono iniziare i principianti con Databricks?
Come possono i professionisti restare aggiornati su Databricks?
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