Εκπαίδευση Databricks στη Θεσσαλονίκη

Το Databricks είναι μια ενοποιημένη πλατφόρμα Lakehouse που συνδυάζει το Spark, το Delta Lake και τη διακυβέρνηση (Unity Catalog) για να υποστηρίξει μεγεθικά εργαλεία και αναλυτικές ροές δεδομένων.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδραστική κατεύθυνση (online ή on-site) απευθύνεται σε τεχνολογικούς υπεύθυνους με εμπειρία σε διαχείριση δεδομένων που θέλουν να μεταβάλουν περίπλοκη OLAP λογική σε αρχιτεκτονική Lakehouse χρησιμοποιώντας το Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog και ιδιότυπες ροές.

Μετά από τη σύμπλεξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εξηγήσουν την αρχιτεκτονική Lakehouse και το μοτίβο Bronze→Silver→Gold (Medallion).
• Μεταφέρουν τη λογική αποθηκευμένων διαδικασιών σε υλοποιήσεις DataFrame και notebook με το Spark.
• Σχεδιάζουν και εφαρμόζουν προσαυξητικές εισαγωγές, συγχώνευση και βελτιώσεις χρησιμοποιώντας το Delta Lake.
• Κατασκευάζουν πλήρεις αρχιτεκτονικές κωδίκων με Databricks Workflows, ελέγχο έκδοσης, δοκιμασία και διακυβέρνηση.

Μορφή του μαθήματος

• Πυκνές, κατευθυνόμενες από εκπαιδευτικό συνεδρίες με εστιάσεις παραδείγματα και εξηγήσεις.
• Μέρη χειροκίνητων εργασιών κάθε μέρα, χρησιμοποιώντας αναπαραστατικά σύνολα δεδομένων και άσκησεις μετάβασης.
• Οδηγούμενες επιθεωρήσεις κώδικα, κλινικές βελτιότητας απόδοσης και πράξη ρύθμισης κωδίκων.

Επιλογές Περιβάλλοντος Μαθήματος

• Αυτό το μάθημα μπορεί να προσαρμοστεί σε το περιβάλλον, σύνολα δεδομένων και απαιτήσεις διακυβέρνησης σας. Παρακαλείστε να επικοινωνήσετε μαζί μας για την προσαρμογή.

O Databricks Lakehouse είναι μια ενοποιημένη πλατφόρμα δεδομένων και τεχνολογίας ΤΕΚ που συνδυάζει την αξιοποίηση δεδομένων, την επιστήμη των δεδομένων και την ανάλυση σε μια μόνιμη, κλιμακωτική βάση.

Αυτή η επιβλέψης από καθηγητή δίδασκαλία (online ή on-site) απευθύνεται σε μετριοβάθμιους έως προχωρημένους εργαστής δεδομένων και εργαζόμενους της ανάλυσης, οι οποίοι θέλουν να αποκτήσουν εξειδικευμένες και έτοιμες για παραγωγή δεξιότητες στην αξιοποίηση δεδομένων με το Databricks, Apache Spark, χειρισμό και επεξεργασία οπτικοποίησης.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν και εφαρμόζουν κλιμακωτικά ETL/ELT pipelines στην πλατφόρμα Databricks Lakehouse.
• Χρησιμοποιούν το Spark και προχωρημένες SQL αποτελεσματικά για εξυφήνθε νεαληθική επεξεργασία δεδομένων και βελτιστοποίηση.
• Κατασκευάζουν, εκπαιδεύουν και εφαρμόζουν μοντέλα χρησιμοποιώντας προχωρημένες μορφές Big Data ML και του Databricks.
• Εφαρμόζουν μορφές μοντελοποίησης δεδομένων και εισαγωγής σύμφωνα με τις ανάγκες ανάλυσης και έκθεσης.
• Αυτοματοποιούν ροές εργασίας με Airflow/Astronomer και παρέχουν εφαρμογή με θεμελιωμένη στο Git CI/CD.
• Δημιουργούν παραγωγικά ταχυδρόμια και οπτικοποιήσεις χρησιμοποιώντας Tableau συνδεδεμένο με Databricks.
• Παρέχουν προσαρμοσμένη τελική εργασία διεπιστημονικής παρουσίαση ξεκάθαρου τυπου.

Τύπος Κώδικα Διδασκαλίας

• Θεωρητικά διδάγματα με εστιασμένα ημερήσια θέματα και ανάγνωση.
• Εκτεταμένες πρακτικές εργασίες στο Databricks και το ρυθμιστικό περιβάλλον.
• Εβδομαδιαίες πρακτικές αξιολογήσεις και ετοιμασία για την υποψηφιότητα βραβείου.
• Οδηγία προ젝κτου με οδηγία καθηγητή και αξιολόγηση από τους συναδέλφους.
• Τελική προσαρμοσμένη εργασία διεπιστημονικής και παρουσίαση.

Επιλογές Προσαρμογής Κώδικα Διδασκαλίας

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτόν τον κώδικα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το διοργανώσετε.

Το Azure Databricks είναι μια συνεργατική πλάτφορμα βασισμένη στον ηλεκτρονικό χώρο, που υποστηρίζει την ανάλυση μεγάλων όμεδων δεδομένων και το μηχανικό μάθημα χρησιμοποιώντας το Apache Spark και το οικοσύστημα Microsoft Azure.

Αυτή η εκπαίδευση υπό διευθυνση καθηγητών (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων με μεσαίο επίπεδο γνώσεων που επιθυμούν να σχεδιάσουν, κατασκευάσουν και να εφαρμόσουν μοντέλα μηχανικού μαθήματος χρησιμοποιώντας το Azure Databricks για οικονομικές εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατασκευάζουν και εκπαιδεύουν μοντέλα μηχανικού μαθήματος χρησιμοποιώντας οικονομικά δεδομένα στο Azure Databricks.
• Χρησιμοποιούν το MLflow για να ακολουθούν πειράματα, να διαχειρίζονται μοντέλα και να εφαρμόζουν λύσεις.
• Εφαρμένουν τα μοντέλα για να ανιχνεύουν αποκλίσεις, να εκτιμούν κινδύνους ή να προβλέπουν τάσεις στην οικονομία.
• Ενσωματώνουν μοντέλα ML σε εκτόξευμα που υποστηρίζονται για συνεχή αξιολόγηση.

Μορφή του μαθήματος

• Ενδιαφέρων παράσταση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρονομίδως σε ζωντανό μαθητήριο.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξ αίτησης προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσουμε.

Databricks είναι ένα συμπιεστικό πλατφόρμα ανάλυσης για μεγάλα δεδομένα και μηχανική μάθηση σε ενvironments τα οποία είναι συνεργατικά.

Αυτός ο υποδειγματοδότης που δίνεται ζωντανά (σε διαδικτύιο ή σε χώρο), είναι αποστολή για αναλυτές δεδομένων και προфессионаλιστές της φινάνσες με βαθμό εκπαίδευσης από ξεκαθάριση ως επίπεδο μέσου επίπεδου που θέλουν να διεξάγουν ανάλυση μεγάλων κλιμάκων στα δεδομένα χρησιμοποιώντας Databricks σε περιπτώσεις χρήσης αφιερωμένων στη φινάνσε.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν notebook των Databricks για ανάκτηση και ανάλυση dataset των φινανσιακών δεδομένων.
• Καθαρίζουν και μετατρέπουν άγκυρα φινανσιακά data για σημασίες και εισόδου υπολογισμών.
• Δημιουργούν dashboard και visualizations για ακολουθία των παρατηρήσεων.
• Συνεργάζονται με συναδέλφους όπως συμβαίνει και σε notebook σύνθετα.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Εργαλεία που εξετάζουν και διαλέξεις.
• Πολλά ασκήσεις και άσκηση.
• Πρακτική προβολή σε ζωντανό περιβάλλον laborotory.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοστική εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ διαβάζετε μας να οργανωθούν.

Αυτή η διδασκαλία με επίβλεψη καθηγητή σε Θεσσαλονίκη (online ή χώρος παρουσίας) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που θέλουν να ρυθμίσουν, να διατηρήσουν και να διαχειριστούν λύσεις ανάλυσης δεδομένων με τη χρήση Databricks.

Μέχρι το τέλος αυτής της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν και να διατυπώσουν το Databricks.
• Να κατανοήσουν πώς λειτουργούν συνδυασμένα το Databricks και το Apache Spark.
• Να μάθουν πώς να φορτώνουν και να μετατρέπουν δεδομένα στο Databricks.