พื้นฐาน Databricks: วิศวกรรมข้อมูลและพื้นฐาน Lakehouse

ปัจจุบันองค์กรต่างๆ ประสบปัญหาในการจัดการ data lakes และ data warehouses ที่แยกจากกัน ซึ่งนำไปสู่ไปป์ไลน์ที่ซับซ้อนและการกำกับดูแลที่กระจัดกระจาย สถาปัตยกรรม Lakehouse แก้ปัญหานี้โดยการรวมข้อดีของทั้งสองโลกเข้าไว้ในแพลตฟอร์มเดียวที่รวมเป็นหนึ่ง ในหลักสูตรนี้ คุณจะเปลี่ยนจากผู้เริ่มต้นไปสู่ความเข้าใจวิธีการจัดการปริมาณงานข้อมูลแบบ end-to-end คุณจะได้สำรวจว่า Databricks จัดการ storage, compute, และ governance อย่างไร เพื่อปรับปรุงวิศวกรรมข้อมูล, การวิเคราะห์, และเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงให้มีประสิทธิภาพ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของสถาปัตยกรรม Lakehouse และ Delta Lake storage - สร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่ปรับขนาดได้โดยใช้สถาปัตยกรรม Medallion ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลดิบไปจนถึงตารางธุรกิจที่สะอาด - กำหนดค่า compute clusters และทำให้ไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นอัตโนมัติโดยใช้ built-in workflows - สอบถาม data lakes โดยใช้ SQL มาตรฐาน และสร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ภายใน Databricks SQL - จัดการวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลและติดตามโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ MLflow - ประยุกต์ใช้หลักการกำกับดูแลข้อมูลสมัยใหม่ด้วย Unity Catalog เพื่อรักษาความปลอดภัยของสินทรัพย์ข้อมูลขององค์กรของคุณ หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยคำจำกัดความที่จำเป็นและแนวคิดสถาปัตยกรรมหลัก ก่อนที่จะนำคุณไปสู่การแปลงข้อมูล, ระบบอัตโนมัติของไปป์ไลน์, และการติดตามโมเดล คุณจะได้เรียนรู้ผ่านคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่ชัดเจน, การวิเคราะห์แนวคิด, และตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้จริง หลักสูตรแบบข้อความนี้ออกแบบมาสำหรับวิศวกรข้อมูล, นักวิเคราะห์, และผู้เริ่มต้นที่ต้องการทำความเข้าใจระบบนิเวศข้อมูลสมัยใหม่ ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์กับ Databricks มาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งในเทคโนโลยี data lakehouse สมัยใหม่