After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Khám phá sức mạnh của Lakehouse Trong thế giới tràn ngập dữ liệu ngày nay, chúng ta cần các công cụ cho phép chúng ta hoạt động dựa trên dữ liệu một cách tối ưu nhất. Khóa học này hướng dẫn bạn từ đầu đến cuối về cách nền tảng Databricks Lakehouse cung cấp một nền tảng duy nhất, có khả năng mở rộng và hiệu suất cao cho các quy trình xử lý dữ liệu của bạn. Làm việc với một bộ dữ liệu thực tế sẽ giúp bạn học cách thực hiện các tác vụ khác nhau trên nền tảng Databricks. Quý vị sẽ bắt đầu khóa học bằng cách học cách quản trị nền tảng Databricks và đảm bảo môi trường của quý vị được thiết lập an toàn.
Thực hành kỹ thuật dữ liệu có khả năng mở rộng Sau khi thiết lập không gian làm việc của mình, quý vị sẽ được hướng dẫn cách tạo các đường ống dữ liệu mạnh mẽ bằng Databricks. Quý vị sẽ áp dụng các biến đổi khác nhau lên tập dữ liệu, chuyển đổi nó từ cấp độ Đồng sang Bạc và sau đó là Vàng trong kiến trúc Huy chương. Quý vị sẽ tìm hiểu cách các cụm Databricks cung cấp sức mạnh tính toán và khả năng mở rộng sẵn có. Quý vị sẽ thiết lập một quy trình làm việc Databricks từ đầu đến cuối để tự động hóa toàn bộ đường ống dữ liệu của mình.
Sử dụng Lakehouse làm kho dữ liệu của quý vị. Một phần quan trọng của kiến trúc Lakehouse là bạn có thể truy vấn kho dữ liệu của mình giống như một kho dữ liệu truyền thống. Trong phần này, quý vị sẽ tìm hiểu cách Databricks SQL cung cấp hiệu suất kho dữ liệu mong muốn trên nền tảng hồ dữ liệu của quý vị. Quý vị sẽ học cách tạo các truy vấn sử dụng ngôn ngữ SQL tiêu chuẩn ANSI và sử dụng kết quả của các truy vấn đó để tạo các bảng điều khiển tùy chỉnh dựa trên toàn bộ tập dữ liệu của mình.
Triển khai khoa học dữ liệu và học máy có quản lý Cuối cùng, quý vị sẽ tìm hiểu cách Databricks cung cấp một bộ công cụ hoàn chỉnh cho các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu và học máy. Quý vị sẽ học cách theo dõi và đánh giá các mô hình của mình bằng cách sử dụng khung MLFlow tích hợp hoàn toàn cho MLOps. Quý vị sẽ tìm hiểu cách Feature Store và Model Registry đơn giản hóa quy trình tạo ra các mô hình học máy chất lượng cao cho sản xuất. Cuối cùng, quý vị sẽ học cách triển khai và giám sát các mô hình của mình bằng cách sử dụng các tính năng phục vụ mô hình tích hợp sẵn.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Chào mừng đến với Databricks
Tìm hiểu về mô hình lakehouse mới cho chiến lược dữ liệu đám mây của bạn và cách nền tảng Databricks Lakehouse có thể hiện đại hóa kiến trúc dữ liệu. Hiểu các thành phần nền tảng của Databricks và cách chúng kết nối với nhau.
- Giới thiệu về Nền tảng Databricks Lakehouse50 XP
- Vì sao chọn Lakehouse?50 XP
- Lợi ích của Databricks Lakehouse50 XP
- Quyết định kiến trúc100 XP
- Các tính năng cốt lõi của Nền tảng Databricks Lakehouse50 XP
- Vì sao chọn Delta?50 XP
- Databricks cho các vai trò khác nhau50 XP
- Các khả năng theo từng nhóm nhân sự dữ liệu100 XP
- Quản trị một workspace Databricks50 XP
- Quản lý và thêm người dùng50 XP
- Ví dụ thiết lập workspace Databricks50 XP
- Control Plane và Data Plane50 XP
- Cấu hình workspace Databricks của bạn100 XP
2
Kỹ thuật dữ liệu
Học cách xử lý, biến đổi và làm sạch dữ liệu bằng các chức năng của Databricks. Thực hành sử dụng các khả năng như định dạng lưu trữ Delta, Delta Live Tables và Workflows kết hợp với nhau để tạo một pipeline dữ liệu end-to-end.
3
Databricks SQL và Kho dữ liệu
Sử dụng nền tảng Databricks Lakehouse như một giải pháp kho dữ liệu cho các trường hợp sử dụng Business Intelligence (BI) của bạn. Tận dụng các khả năng tối ưu cho SQL tích hợp trong Databricks để tạo truy vấn và bảng điều khiển trên dữ liệu của bạn.
4
Databricks cho Ứng dụng quy mô lớn và Machine Learning
Sử dụng Databricks để quản lý các pipeline Machine Learning với MLFlow được quản lý. Theo dõi vòng đời phát triển mô hình từ đầu đến cuối với Feature Store, Model Registry và Model Serving Endpoints để tạo nên một nền tảng MLOps vững chắc trên lakehouse.
R
Các khái niệm về Databricks
Hoàn
thành khóa học
