Databricks Foundations: Datentechnik und Lakehouse-Grundlagen

Die Lakehouse-Architektur kombiniert das Beste aus beiden Welten in einer einzigen, einheitlichen Plattform, die die Daten in einer zentralen Datenbank speichert und die Daten auf verschiedenen Geräten und in verschiedenen Clouds bereitstellt. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Daten-Workloads von Anfang an orchestrieren und wie Databricks Speicher, Compute und Governance verwaltet, um Data Engineering, Analysen und Machine Learning-Workflows zu optimieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der Lakehouse-Architektur und des Delta Lake-Speichers. - Erstellen Sie skalierbare Datenpipelines mit der Medallion-Architektur von der Rohaufnahme bis zu sauberen Geschäftstabellen. - Konfigurieren Sie Rechencluster und automatisieren Sie Datenpipelines mithilfe integrierter Workflows. - Abfrage von Data Lakes mit Standard-SQL und Erstellung analytischer Dashboards in Databricks SQL. - Verwalten Sie Data Science-Lebenszyklen und verfolgen Sie maschinelle Lernmodelle mit MLflow. - Wenden Sie moderne Data Governance-Prinzipien mit Unity Catalog an, um die Datenressourcen Ihres Unternehmens zu schützen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Kernarchitekturkonzepten, bevor Sie durch Datentransformation, Pipeline-Automatisierung und Modellverfolgung führen.Sie lernen durch klare schriftliche Erklärungen, konzeptionelle Aufschlüsselungen und praktische Code-Snippets. Dieser textbasierte Kurs richtet sich an angehende Data Engineers, Analysten und Anfänger, die das moderne Daten-Ökosystem verstehen möchten, ohne dass Vorkenntnisse mit Databricks erforderlich sind. Lesen Sie noch heute weiter, um eine solide Grundlage für moderne Data Lakehouse-Technologien zu schaffen.