Erfahren Sie in Theorie und Praxis

Alles über Databricks

Auf einen Blick

Das dreitägige Databricks Training von Thinkport bietet eine umfassende Einführung in die mächtige Datenplattform, die sowohl für Data Engineering als auch für Machine Learning und Data Science optimiert ist.

In den ersten beiden Tagen werden die Teilnehmer durch die Grundlagen von Databricks geführt, darunter Delta Lake, Data Streaming, Data Warehousing und Data Governance. Der Workshop vertieft sich in die Databricks-Architektur, Unity Catalog für effiziente Datenorganisation und -verwaltung. Praktische Übungen umfassen das Arbeiten mit Delta Lake, die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und die Entwicklung von Data Engineering Pipelines.

Am dritten Tag liegt der Fokus auf Data Engineering, DevOps und fortgeschrittenen Themen wie Structured Streaming und Machine Learning. Die Teilnehmer werden in die Strukturierung von Datenverarbeitungspipelines eingeführt, setzen Continuous Integration und Deployment mit dbx um und erkunden fortgeschrittene Anwendungen von Delta Live Tables sowie Machine Learning-Beispiele. Der Workshop bietet nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praxisnahe Labore, um die erworbenen Fähigkeiten unmittelbar anzuwenden und zu festigen.

Termine

26.01. - 28.01.24 Alles über Databricks

20.02. - 22.02.24 Alles über Databricks

19.03. - 21.03.24 Alles über Databricks

* individuelle Termine möglich

Preis

2.100 € zzgl. MwSt.

Zielgruppe

Der Kurs ist geeignet für...

Aufbau

Die Agenda kann individuell angepasst werden

Data integration & Data Engineering
Tag II

Theorie Allgemein
Theory Databricks
Hands-on-Lab
Lunch Break
Delta Lake/Delta format Features
Hands-on-Lab
Best Practices

Spark & Structured Streaming Tag III

Erfolge

Die Lerninhalte des Databricks Trainings werden von unseren Experten spannend und eingänglich vermittelt. Unsere Cloud-Profis begleiten Sie aktiv bei der Entwicklung von Datenplattformen -
von Architektur bis zur Produktion.

Kontakt

Erfahren Sie mehr zu diesem Training in einem persönlichen Gespräch

Sie setzen mit uns individuelle Schwerpunkte und erhalten ein zugeschnittenes Angebot für Ihre Anforderungen 24h nach dem Termin

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FAQs

Hier finden Sie eine kurze Zusammenstellung von oft gestellten Fragen und den dazugehörigen Antworten.

Was versteht man unter Datenplattform?

Eine Datenplattform ist eine IT-Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, Daten zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten, zu analysieren und zu verwalten. Eine Datenplattform kann aus verschiedenen Komponenten bestehen, wie beispielsweise Datenbanken, Data Warehouses, Big-Data-Technologien, Cloud-Plattformen und Analysesoftware.

Die Hauptfunktionen einer Datenplattform sind die Verwaltung von Daten, die Bereitstellung von Zugriff auf Daten und die Analyse von Daten. Eine Datenplattform bietet Unternehmen eine zentrale Stelle zur Speicherung und Verwaltung von Daten, was es erleichtert, Daten in verschiedenen Formaten und aus verschiedenen Quellen zu verwalten.

Was ist Databricks?

Databricks ist eine Cloud-basierte Analytics-Plattform, die auf Apache Spark basiert. Es wurde von den Entwicklern von Apache Spark gegründet und bietet eine benutzerfreundliche Umgebung für die Verarbeitung großer Datenmengen.

Databricks ermöglicht es Benutzern, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, maschinelles Lernen anzuwenden, Datenvisualisierungen zu erstellen und Abfragen durchzuführen. Es bietet auch eine breite Palette von APIs und Bibliotheken, um Entwicklern die Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten zu erleichtern, einschließlich strukturierter Daten, unstrukturierter Daten, Texte und maschinellem Lernen.

Welche Vorteile bringt Databricks?

Databricks bietet viele Vorteile, darunter:

Skalierbarkeit
Leistungsstarke und schnelle Verarbeitung
Einfachheit (benutzerfreundliche Oberfläche)
Zusammenarbeit in Teams möglich
Integration (in eine Vielzahl von Datenquellen und Tools)
Sicherheit
Kosten (flexible, pay-as-you-go Preisgestaltung)

Insgesamt bietet Databricks eine leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Plattform für die Verarbeitung von Big Data, die von vielen Unternehmen und Organisationen in verschiedenen Anwendungsbereichen genutzt wird.