Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
เรียนรู้พลังของ Lakehouse ในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูลในปัจจุบัน เราต้องการเครื่องมือที่ช่วยให้เราขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ คอร์สนี้จะพาคุณตั้งแต่ต้นจนจบ เพื่อทำความเข้าใจว่า Databricks Lakehouse Platform มอบแพลตฟอร์มแบบเดียวที่ปรับขยายได้และมีประสิทธิภาพสูงสำหรับกระบวนการข้อมูลของคุณได้อย่างไร การทำงานกับชุดข้อมูลจริงจะช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีดำเนินงานต่างๆ ภายในแพลตฟอร์ม Databricks คุณจะเริ่มต้นหลักสูตรด้วยการเรียนรู้วิธีดูแลระบบแพลตฟอร์ม Databricks และการตรวจสอบให้แน่ใจว่าสภาพแวดล้อมของคุณได้รับการตั้งค่าอย่างปลอดภัย
ฝึกฝนวิศวกรรมข้อมูลที่ปรับขยายได้ หลังจากตั้งค่าสภาพแวดล้อมการทำงานของคุณแล้ว คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลอันทรงพลังด้วย Databricks คุณจะนำการแปลงที่แตกต่างกันไปใช้กับชุดข้อมูล โดยย้ายจาก Bronze ไปยัง Silver แล้วจึงไปยัง Gold ในสถาปัตยกรรม Medallion คุณจะได้เรียนรู้ว่า Databricks clusters มอบพลังการประมวลผลที่พร้อมใช้งานและความสามารถในการปรับขนาดได้อย่างไร คุณจะตั้งค่า Databricks Workflow แบบครบวงจรเพื่อทำให้ไปป์ไลน์ข้อมูลทั้งหมดของคุณเป็นอัตโนมัติ
ใช้ Lakehouse เป็นคลังข้อมูลของคุณ ส่วนสำคัญของสถาปัตยกรรม Lakehouse คือคุณสามารถสืบค้นพื้นที่จัดเก็บข้อมูลของคุณได้เหมือนกับคลังข้อมูลแบบดั้งเดิม ในส่วนนี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่า Databricks SQL มอบประสิทธิภาพด้าน data warehousing ที่คุณต้องการบน data lake ของคุณได้อย่างไร คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างคิวรีโดยใช้ ANSI SQL มาตรฐาน และนำผลลัพธ์เหล่านั้นไปสร้างแดชบอร์ดแบบเฉพาะกิจสำหรับชุดข้อมูลทั้งหมดของคุณ
นำวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงแบบมีธรรมาภิบาลไปใช้ สุดท้าย คุณจะได้เรียนรู้ว่า Databricks มอบชุดเครื่องมือที่ครบถ้วนสำหรับกรณีการใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร คุณจะได้เรียนรู้การติดตามและประเมินโมเดลของคุณโดยใช้เฟรมเวิร์ก MLFlow แบบบูรณาการเต็มรูปแบบสำหรับ MLOps คุณจะได้เรียนรู้ว่า Feature Store และ Model Registry ช่วยทำให้กระบวนการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงคุณภาพระดับใช้งานจริงง่ายขึ้นได้อย่างไร สุดท้าย คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำโมเดลของคุณไปใช้งานจริงและติดตามตรวจสอบด้วยความสามารถในการให้บริการโมเดลที่มีมาในตัว
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
เริ่มต้นกับ Databricks
เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิด lakehouse รูปแบบใหม่สำหรับกลยุทธ์ข้อมูลบนคลาวด์ และวิธีที่ Databricks Lakehouse Platform ช่วยปรับปรุงสถาปัตยกรรมข้อมูลให้ทันสมัย พร้อมทำความเข้าใจองค์ประกอบพื้นฐานของแพลตฟอร์ม Databricks และความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบเหล่านั้น
- Databricks Lakehouse Platform เบื้องต้น50 XP
- ทำไมต้องเลือก Lakehouse?50 XP
- ประโยชน์ของ Databricks Lakehouse50 XP
- การเลือกสถาปัตยกรรมข้อมูล100 XP
- ฟีเจอร์หลักของ Databricks Lakehouse Platform50 XP
- ทำไมต้องใช้ Delta?50 XP
- Databricks สำหรับบุคลากรแต่ละประเภท50 XP
- ความสามารถสำหรับแต่ละ data persona100 XP
- การดูแลจัดการ Databricks workspace50 XP
- การจัดการและเพิ่มผู้ใช้50 XP
- ตัวอย่างการตั้งค่า Databricks workspace50 XP
- Control Plane กับ Data Plane50 XP
- กำหนดค่า Databricks workspace ของคุณ100 XP
2
วิศวกรรมข้อมูล
เรียนรู้วิธีประมวลผล แปลง และทำความสะอาดข้อมูลโดยใช้ความสามารถของ Databricks ฝึกใช้งานฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น รูปแบบการจัดเก็บข้อมูล Delta, Delta Live Tables และ Workflows ร่วมกัน เพื่อสร้าง data pipeline แบบครบวงจร
3
Databricks SQL และการทำ Data Warehousing
ใช้ Databricks Lakehouse Platform เป็นโซลูชัน data warehousing สำหรับงาน Business Intelligence (BI) พร้อมใช้ความสามารถที่ปรับแต่งมาสำหรับ SQL ที่มีอยู่ใน Databricks เพื่อสร้างคิวรีและแดชบอร์ดบนข้อมูลของคุณ
4
Databricks สำหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่และ Machine Learning
ใช้ Databricks เพื่อจัดการ Machine Learning pipeline ด้วย MLFlow แบบ managed ติดตาม lifecycle การพัฒนาโมเดลตั้งแต่ต้นจนจบด้วย Feature Store, Model Registry และ Model Serving Endpoints เพื่อสร้างแพลตฟอร์ม MLOps ที่แข็งแกร่งบน lakehouse
R
แนวคิด Databricks
เรียนจบแล้ว
