Основы Databricks: Инженерия данных и основы Lakehouse

Сегодня организации с трудом управляют отдельными озерам и хранилищами данных, что приводит к сложным трубопроводам и фрагментированному управлению. Архитектура Lakehouse решает эту проблему, объединяя лучшее из обоих миров в единую, унифицированную платформу. В этом курсе вы узнаете, как Databricks управляет хранением, вычислениями и управлением, чтобы оптимизировать рабочие процессы по обработке данных, анализу и машинному обучению. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций архитектуры Lakehouse и хранения Delta Lake. - Создание масштабируемых конвейеров данных с использованием архитектуры Medallion от сырого поглощения до чистых бизнес-таблиц. - Настройка вычислительных кластеров и автоматизация конвейеров данных с использованием встроенных рабочих процессов. - Запрос озер данных с использованием стандартного SQL и построить аналитические панели в Databricks SQL. - Управляйте жизненными циклами науки о данных и отслеживайте модели машинного обучения с помощью MLflow. - Примените современные принципы управления данными с помощью Unity Catalog, чтобы защитить активы данных вашей организации. Курс начинается с основных определений и основных концепций архитектуры, а затем вы пройдете через преобразование данных, автоматизацию конвейера и отслеживание модели. Вы узнаете через четкие письменные объяснения, концептуальные разбивки и практические фрагменты кода. Этот текстовый курс предназначен для начинающих инженеров данных, аналитиков и новичков, которые хотят понять современную экосистему данных. Не требуется предыдущий опыт работы с Databricks. Начните читать сегодня, чтобы заложить прочный фундамент в современных технологиях Data Lakehouse.