Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Lakehouse'un gücünü keşfedin Günümüzün veri dolu dünyasında, mümkün olduğunca veri odaklı çalışmamızı sağlayan araçlara ihtiyacımız var. Bu kurs, Databricks Lakehouse Platformunun veri işlemleriniz için tek, ölçeklenebilir ve yüksek performanslı bir platform sunma sürecini baştan sona anlatır. Gerçek dünya veri seti üzerinde çalışarak, Databricks platformunda çeşitli görevleri nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz. Kursu, Databricks platformunu yönetmeyi öğrenerek ve ortamınızın güvenli bir şekilde kurulduğundan emin olarak başlayacaksınız.
Ölçeklenebilir veri mühendisliği uygulamaları Çalışma alanınızı kurduktan sonra, Databricks kullanarak güçlü veri boru hatları oluşturmayı öğreneceksiniz. Veri kümesine farklı dönüşümler uygulayarak, onu Madalyon mimarisinde Bronz'dan Gümüş'e ve ardından Altın'a taşıyacaksınız. Databricks kümelerinin nasıl hazır hesaplama gücü ve ölçeklenebilirlik sağladığını öğreneceksiniz. Tüm veri boru hattınızı otomatikleştirmek için uçtan uca bir Databricks İş Akışı kuracaksınız.
Lakehouse'u veri ambarınız olarak kullanın Lakehouse mimarisinin önemli bir parçası, veri deponuzu geleneksel bir veri ambarı gibi sorgulayabilmenizdir. Bu bölümde, Databricks SQL'in veri gölünüzün üzerinde istediğiniz veri ambarı performansını nasıl sağladığını öğreneceksiniz. Standart ANSI SQL kullanarak sorgular oluşturmayı öğrenecek ve bu sonuçları kullanarak tüm veri kümenize yönelik geçici gösterge panelleri oluşturacaksınız.
Yönetilen veri bilimi ve makine öğrenimini uygulayın Son olarak, Databricks'in veri bilimi ve makine öğrenimi kullanım örnekleri için eksiksiz bir araç seti sunduğunu öğreneceksiniz. MLOps için tam entegre MLFlow çerçevesini kullanarak modellerinizi izlemeyi ve değerlendirmeyi öğreneceksiniz. Özellik Mağazası ve Model Kayıt Defteri'nin üretim kalitesinde makine öğrenimi modelleri oluşturma sürecini nasıl basitleştirdiğini öğreneceksiniz. Son olarak, yerleşik model sunma özelliklerini kullanarak modellerinizi nasıl dağıtacağınızı ve izleyeceğinizi öğreneceksiniz.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Databricks’e Hoş Geldin
Bulut veri stratejin için yeni lakehouse yaklaşımını ve Databricks Lakehouse platformunun veri mimarini nasıl modernleştirebileceğini öğren. Databricks platformunun temel bileşenlerini ve bunların nasıl bir araya geldiğini anla.
- Databricks Lakehouse Platform’a Giriş50 XP
- Neden bir Lakehouse seçmelisin?50 XP
- Databricks Lakehouse’un Faydaları50 XP
- Mimari Kararlar100 XP
- Databricks Lakehouse Platformunun temel özellikleri50 XP
- Neden Delta?50 XP
- Farklı personelar için Databricks50 XP
- Her veri personası için yetenekler100 XP
- Bir Databricks çalışma alanını yönetme50 XP
- Kullanıcıları yönetme ve ekleme50 XP
- Bir Databricks çalışma alanı kurma örneği50 XP
- Denetim Düzlemi ve Veri Düzlemi50 XP
- Databricks çalışma alanını yapılandır100 XP
2
Veri Mühendisliği
Databricks özelliklerini kullanarak verilerini işleme, dönüştürme ve temizleme yöntemlerini öğren. Uçtan uca bir veri hattı oluşturmak için Delta depolama formatı, Delta Live Tables ve Workflows gibi yetenekleri birlikte kullanmayı pratik et.
3
Databricks SQL ve Veri Ambarı
Databricks Lakehouse platformunu İş Zekası (BI) kullanım senaryoların için veri ambarı çözümü olarak kullan. Databricks içindeki yerleşik SQL’e optimize yeteneklerle verilerin üzerinde sorgular ve panolar oluştur.
4
Büyük Ölçekli Uygulamalar ve Machine Learning için Databricks
Yönetilen MLFlow ile Machine Learning boru hatlarını Databricks üzerinde yönet. Lakehouse içinde sağlam bir MLOps platformu oluşturmak için Feature Store, Model Registry ve Model Serving Endpoints ile uçtan uca model geliştirme yaşam döngüsünü takip et.
R
Databricks Kavramları
Kurs
Tamamlandı
