Azure Databricks für Data Engineering: Lakehouse-Grundlagen

Moderne Unternehmen verlassen sich auf skalierbare, cloudbasierte Datenplattformen, um riesige Datensätze effizient zu verarbeiten.Azure Databricks hat sich als führende Lösung für die Erstellung zuverlässiger Lakehouse-Architekturen herauskristallisiert, die das Beste aus Data Warehouses und Data Lakes kombinieren. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von den grundlegenden Konzepten des Cloud Data Engineering bis hin zum Entwurf von End-to-End-Datenpipelines und vermittelt Ihnen ein klares Verständnis für die Speicherung, Verarbeitung und Steuerung von Daten mithilfe von Industriestandardmustern und modernen Governance-Tools. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von Databricks, DBFS und Lakehouse-Prinzipien. - Verarbeiten Sie strukturierte und halbstrukturierte Daten mit PySpark und Spark SQL. - Implementieren Sie zuverlässige Speicherschichten mit Delta Lake, Delta Tables und Schema-Entwicklung. - Automatisieren Sie die kontinuierliche Datenaufnahme mit Databricks Autoloader und Delta Live Tables. - Konfigurieren Sie Datengovernance, Zugriffskontrollen und Sicherheit mit Unity Catalog. - Bereitstellen und Orchestrieren von produktionsbereiten Workflows und Datenpipelines. Sie lernen zunächst die grundlegenden Konzepte der Cloud-Daten und der grundlegendsten Spark-Umgebungen kennen, bevor Sie sich der praktischen Pipeline-Entwicklung widmen.Die schriftlichen Lektionen führen Sie durch Szenarien aus der Praxis, darunter Datentransformation, Automatisierung der Datenaufnahme und Workspace-Administration. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Engineers, Datenbankadministratoren und Datenanalysten, die den Übergang zu Cloud-Datenrollen planen.Es sind keine Vorkenntnisse mit Databricks oder Cloud-Plattformen erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlagen für modernes Cloud-Data-Engineering zu schaffen.