课程
Databricks 概念
基础技能水平
更新时间 2025年2月
DatabricksData Engineering4小时19 视频60 道练习3,900 XP22,392成就证明
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企业版试用课程描述
了解 Lakehouse 的强大功能在当今数据充盈的世界里，我们需要能够让我们尽可能以数据为驱动的工具。 本课程将带您从头到尾了解 Databricks Lakehouse Platform 如何为您的数据流程提供一个统一、可扩展且高性能的平台。 通过处理真实世界的数据集，你将学会如何在 Databricks 平台内完成各种任务。 你将从学习如何管理 Databricks 平台以及确保你的环境安全配置开始这门课程。
实践可扩展的数据工程 设置好工作区后，你将学习如何使用 Databricks 创建强大的数据管道。 您将对数据集应用不同的转换，将其在 Medallion 架构中从 Bronze 迁移到 Silver，再到 Gold。 您将学习 Databricks 集群如何提供随时可用的计算能力和可扩展性。 您将设置一个端到端的 Databricks 工作流，以自动化您的整个数据管道。
将 Lakehouse 用作您的数据仓库 Lakehouse 架构的一个关键部分是，您可以像查询传统数据仓库一样查询您的数据存储。 在本节中，您将了解 Databricks SQL 如何在您的数据湖之上为您提供所需的数据仓库性能。 您将学习如何使用标准 ANSI SQL 创建查询，并利用这些结果针对整个数据集创建临时仪表板。
实施受治理的数据科学和机器学习 最后，您将了解 Databricks 如何为数据科学和机器学习用例提供一整套完整工具。 您将学习如何使用完全集成的 MLFlow 框架进行 MLOps，以跟踪和评估您的模型。 您将学习特征存储和模型注册表如何简化创建生产级机器学习模型的过程。 最后，您将学习如何使用内置的模型服务功能来部署和监控您的模型。
先决条件
Intermediate SQLUnderstanding Data EngineeringUnderstanding Machine Learning1
欢迎使用 Databricks
了解适用于云数据战略的全新 lakehouse 范式，以及 Databricks Lakehouse 平台如何使您的数据架构实现现代化。掌握 Databricks 平台的基础组件及其如何协同工作。
2
数据工程
学习如何使用 Databricks 的功能来处理、转换和清洗数据。动手实践 Delta 存储格式、Delta Live Tables 和 Workflows 等能力，组合构建端到端的数据管道。
3
Databricks SQL 与数据仓库
将 Databricks Lakehouse 平台用作满足商业智能（BI）用例的数据仓库解决方案。利用 Databricks 内置的 SQL 优化能力在您的数据上创建查询和仪表板。
4
大规模应用与机器学习中的 Databricks
使用 Databricks 结合托管的 MLFlow 管理您的机器学习流水线。围绕模型开发全生命周期，借助 Feature Store、Model Registry 和 Model Serving Endpoints，在 lakehouse 中打造稳健的 MLOps 平台。
Databricks 概念
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