Airflow in der Cloud
Orchestrierung von skalierbaren Workflows mit Apache Airflow Cloud oder agnostisch in Kubernetes
Cloud Workshops
Alles über Databricks
Einführung in die leistungsstarke Datenplattform für Data Engineering, Machine Learning und Data Science
Was Sie erwartet
PIn 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.
Dauer
3 Tage
Format
Online oder Präsenz
Preis
EUR 2.100,00 pro Person
Das Training richtet sich an:
- Einsteiger ohne Vorkenntnisse in Databricks
- Data Engineers, die Databricks kennenlernen möchten
- Entwickler, die Big Data Plattformen evaluieren
Nach dem Training beherrschen Sie:
- Databricks-Plattform verstehen und nutzen
- Data Engineering mit Databricks umsetzen
- Spark-basierte Datenpipelines entwickeln
Agenda
So läuft Ihr Training ab
Tag 1 - Databricks, Spark & Unity
- Big Data & Databrick Overview
- Praxisaufgabe
- Databricks Compute
- Azure Referenz Data Architecture
- Recap Lakehouse Components
- Hands-on-Lab
Tag 2 - Data integration & Data Engineering
- Einführung in Databricks
- Delta Lake/Delta format Features
- Clusters und Compute
- Hands-on-Lab
- Best Practices
Tag 3 - Spark & Structured Streaming
- Spark Integration
- Spark UI: Theorie und Hands-on-Lab
- Structured Streaming: Theorie und Hands-on-Lab
Thinkport-Methode
Praxisnah und interaktiv lernen
Kombination aus Theorie, Live-Demos und Hands-on Labs
Interaktive Diskussionen und individuelle Fragen willkommen
Trainer mit Know-how aus realen Kundenprojekten
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Julius Taylor
Business Unit Lead - Data Intelligence
Training
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Einführung in die leistungsstarke Datenplattform für Data Engineering, Machine Learning und Data Science
Dauer: 3 Tage
Format: Online oder Präsenz
Level: Einsteiger
Preis: EUR 2.100,00 pro Person
Ihre Lernziele
Databricks-Plattform verstehen und nutzen
Data Engineering mit Databricks umsetzen
Spark-basierte Datenpipelines entwickeln
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FAQs
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorkenntnisse benötige ich für das Training?
Das Training richtet sich an Einsteiger. Grundkenntnisse in Datenverarbeitung sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Welche Programmiersprache wird verwendet?
Wir arbeiten hauptsächlich mit Python und SQL. Spark-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.
Ist das Training auch für Teams geeignet?
Ja, das Training ist ideal für Teams. Wir können die Inhalte an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen.
Gibt es praktische Übungen während des Trainings?
Ja, das Training besteht zu 60% aus praktischen Übungen und Hands-on Labs, damit Sie die Konzepte direkt anwenden können.
Kann ich das Training auch remote absolvieren?
Ja, das Training ist sowohl remote als auch vor Ort verfügbar. Die Remote-Version bietet die gleiche Qualität und Interaktivität.
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