Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
Data lake ให้ความยืดหยุ่น แต่ขาดความน่าเชื่อถือ คลังข้อมูลมอบประสิทธิภาพได้ แต่ไม่สามารถจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ เลคเฮาส์ผสานทั้งสองเข้าด้วยกัน — และ Databricks คือที่ที่ทุกอย่างมาบรรจบกัน ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้สำรวจ Databricks Lakehouse ตั้งแต่พื้นฐาน พร้อมสั่งสมประสบการณ์ลงมือปฏิบัติจริงกับองค์ประกอบหลักของแพลตฟอร์ม
ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรม Lakehouse
เริ่มต้นด้วยการค้นหาว่าอะไรที่ทำให้ lakehouse แตกต่างจากแนวทางแบบดั้งเดิม คุณจะได้สำรวจสถาปัตยกรรมเมดัลเลียน — ชั้นบรอนซ์ เงิน และทอง — ที่เปลี่ยนข้อมูลดิบที่ยุ่งเหยิงให้กลายเป็นอินไซต์ที่สะอาดและพร้อมใช้งานทางธุรกิจ จากนั้นทำความคุ้นเคยกับ Databricks workspace เพื่อทำความเข้าใจว่า catalogs, schemas และ volumes จัดระเบียบทุกอย่างอย่างไรเชี่ยวชาญ Compute และ Notebooks
เรียนรู้วิธีเลือกคลัสเตอร์ที่เหมาะกับงาน กำหนดค่า autoscaling และ auto-termination เพื่อควบคุมต้นทุน และสร้างโน้ตบุ๊กที่ผสาน Python, SQL และ Markdown เข้าด้วยกัน คุณจะเชื่อมงานของคุณเข้ากับ Git ผ่าน Databricks Repos เพื่อการควบคุมเวอร์ชันและการทำงานร่วมกันเป็นทีมด้วยกำกับดูแลและแบ่งปันข้อมูลอย่างปลอดภัย
สำรวจ Unity Catalog เพื่อจัดการการควบคุมการเข้าถึงและติดตามสายสัมพันธ์ของข้อมูลทั่วทั้งองค์กรของคุณ จากนั้นใช้ Delta Sharing เพื่อแจกจ่ายข้อมูลให้กับพาร์ทเนอร์ — บน Databricks หรือแพลตฟอร์มอื่นใดก็ตาม — และสอบถามแหล่งข้อมูลภายนอกด้วย Lakehouse Federation โดยไม่ต้องคัดลอกข้อมูลแม้แต่ไบต์เดียวปรับใช้งานสู่ระบบจริงด้วย Asset Bundles
ปิดท้ายด้วยการแพ็กโน้ตบุ๊ก ไปป์ไลน์ และงานของคุณเป็น Databricks Asset Bundles เพื่อการดีพลอยที่ทำซ้ำได้และเป็นอัตโนมัติ สถานการณ์แคปสโตนจะรวบรวมทุกอย่างเข้าด้วยกัน เพื่อให้คุณจบหลักสูตรไปพร้อมความพร้อมในการนำทักษะเหล่านี้ไปใช้จริงในงานข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
แนวคิด Lakehouse
ค้นพบว่า lakehouse แตกต่างจาก architecture แบบดั้งเดิมอย่างไร medallion pattern จัดระเบียบข้อมูลอย่างไร และสิ่งต่าง ๆ อยู่ที่ใดภายใน Databricks platform
- ทำไมต้องใช้ Lakehouse?50 XP
- สำรวจฟีเจอร์ด้านความน่าเชื่อถือของ Lakehouse100 XP
- ข้อดีและข้อจำกัด: Lakehouse เทียบกับ warehouse100 XP
- Medallion Architecture50 XP
- สำรวจเลเยอร์ของ medallion architecture100 XP
- จับคู่ workload กับ medallion layer100 XP
- สถาปัตยกรรมของแพลตฟอร์ม50 XP
- Control plane กับ Data plane100 XP
- Audit log ถูกเก็บไว้ที่ไหน?100 XP
2
Compute และ Notebook
สร้าง cluster ที่เหมาะกับงาน กำหนดค่าเพื่อควบคุมต้นทุนและประสิทธิภาพ เรียนรู้การใช้งาน notebook และเชื่อมต่องานกับ Git ทั้งหมดนี้ภายใน Databricks workspace
3
Governance และการแชร์ข้อมูล
ควบคุมข้อมูลด้วย Unity Catalog แชร์ข้อมูลอย่างปลอดภัยผ่าน Delta Sharing และส่ง query ไปยังแหล่งข้อมูลภายนอกแบบ federated โดยไม่ต้องคัดลอกข้อมูลแม้แต่ไบต์เดียว
4
การ Deploy และขั้นตอนถัดไป
จัดแพ็กเกจงานด้วย Databricks Asset Bundles deploy สู่ production และนำทุกอย่างมารวมกันในสถานการณ์จำลองแบบ capstone
Introduction to Databricks Lakehouse
เรียนจบแล้ว

