Fondamenti di Databricks: Ingegneria dei Dati e Basi del Lakehouse

Oggi le organizzazioni faticano a gestire data lake e data warehouse separati, il che porta a pipeline complesse e a una governance frammentata. L'architettura Lakehouse risolve questo problema combinando il meglio di entrambi i mondi in un'unica piattaforma unificata. In questo corso, passerai da principiante a comprendere come orchestrare carichi di lavoro di dati end-to-end. Esplorerai come Databricks gestisce l'archiviazione, il calcolo e la governance per ottimizzare i flussi di lavoro di ingegneria dei dati, analisi e machine learning. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'architettura Lakehouse e dell'archiviazione Delta Lake. - Costruire pipeline di dati scalabili utilizzando l'architettura Medallion, dall'ingestione raw alle tabelle aziendali pulite. - Configurare cluster di calcolo e automatizzare le pipeline di dati utilizzando flussi di lavoro integrati. - Interrogare i data lake utilizzando SQL standard e costruire dashboard analitici all'interno di Databricks SQL. - Gestire i cicli di vita della data science e tracciare i modelli di machine learning utilizzando MLflow. - Applicare i moderni principi di governance dei dati con Unity Catalog per proteggere gli asset di dati della tua organizzazione. Il corso inizia con definizioni essenziali e concetti architetturali fondamentali prima di guidarti attraverso la trasformazione dei dati, l'automazione delle pipeline e il tracciamento dei modelli. Imparerai attraverso chiare spiegazioni scritte, analisi concettuali e frammenti di codice pratici. Questo corso basato su testo è progettato per aspiranti ingegneri dei dati, analisti e principianti che desiderano comprendere il moderno ecosistema dei dati. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Databricks. Inizia a leggere oggi per costruire una solida base nelle moderne tecnologie data lakehouse.