După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Descoperă puterea Lakehouse-ului În lumea de astăzi, plină de date, avem nevoie de instrumente care să ne permită să fim cât mai orientați pe date posibil. Acest curs te ghidează de la început până la sfârșit în modul în care Databricks Lakehouse Platform oferă o platformă unică, scalabilă și performantă pentru procesele tale de date. Lucrul cu un set de date din lumea reală te va învăța cum să realizezi diverse sarcini în cadrul platformei Databricks. Vei începe cursul învățând cum să administrezi platforma Databricks și cum să te asiguri că mediul tău este configurat în siguranță.
Exersează ingineria datelor scalabilă După ce îți configurezi spațiul de lucru, vei învăța cum să creezi pipeline-uri de date puternice folosind Databricks. Veți aplica diferite transformări asupra setului de date, mutându-l din Bronze în Silver și apoi în Gold într-o arhitectură Medallion. Veți învăța cum clusterele Databricks oferă putere de calcul disponibilă imediat și scalabilitate. Vei configura un flux de lucru Databricks complet, de la un capăt la altul, pentru a automatiza întregul tău pipeline de date.
Folosește Lakehouse-ul ca depozit de date O parte esențială a arhitecturii Lakehouse este că poți interoga spațiul tău de stocare a datelor ca pe un depozit de date tradițional. În această secțiune, vei învăța cum Databricks SQL îți oferă performanța de data warehousing pe care o dorești deasupra data lake-ului tău. Vei învăța cum să creezi interogări folosind SQL ANSI standard și să folosești acele rezultate pentru a crea dashboard-uri ad-hoc pentru întregul tău set de date.
Implementează data science și machine learning guvernate În cele din urmă, vei învăța cum Databricks oferă un set complet de instrumente pentru cazurile de utilizare din data science și machine learning. Vei învăța să urmărești și să evaluezi modelele tale folosind cadrul MLFlow complet integrat pentru MLOps. Vei învăța cum Feature Store și Model Registry simplifică procesul de creare a modelelor de machine learning de calitate pentru producție. În cele din urmă, vei învăța cum să implementezi și să monitorizezi modelele tale folosind capabilitățile integrate de servire a modelelor.
Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Bun venit în Databricks
Descoperă noul paradigm lakehouse pentru strategia ta de date în cloud și modul în care platforma Databricks Lakehouse poate moderniza arhitectura de date. Înțelege componentele de bază ale platformei Databricks și modul în care acestea se integrează împreună.
- Introducere în Databricks Lakehouse Platform50 XP
- De ce să alegi un Lakehouse?50 XP
- Beneficiile Databricks Lakehouse50 XP
- Decizii arhitecturale100 XP
- Funcționalitățile de bază ale platformei Databricks Lakehouse50 XP
- De ce Delta?50 XP
- Databricks pentru diferite roluri50 XP
- Capabilități pentru fiecare profil de utilizator100 XP
- Administrarea unui workspace Databricks50 XP
- Gestionarea și adăugarea utilizatorilor50 XP
- Configurarea unui exemplu de workspace Databricks50 XP
- Control Plane vs. Data Plane50 XP
- Configurează spațiul de lucru Databricks100 XP
2
Inginerie de date
Învață cum să procesezi, să transformi și să curești datele folosind funcționalitățile Databricks. Exersează capabilități precum formatul de stocare Delta, Delta Live Tables și Workflows pentru a crea un pipeline de date end-to-end.
3
Databricks SQL și depozitare de date
Folosește platforma Databricks Lakehouse ca soluție de depozitare a datelor pentru cazurile tale de utilizare Business Intelligence (BI). Valorifică capabilitățile SQL optimizate din Databricks pentru a crea interogări și tablouri de bord pe datele tale.
4
Databricks pentru aplicații la scară largă și Machine Learning
Folosește Databricks pentru a gestiona pipeline-urile de Machine Learning cu MLFlow gestionat. Parcurge ciclul de viață al dezvoltării modelelor de la capăt la capăt, cu Feature Store, Model Registry și Model Serving Endpoints, pentru a crea o platformă MLOps robustă în lakehouse.
R
Concepte Databricks
Curs
finalizat
