Онлайн обучение по Databricks в България

Databricks е унифицирана Lakehouse платформа, която комбинира Spark, Delta Lake и управление (Unity Catalog), за да поддържа мащабируеми работни процеси в областта на data engineering и анализи.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към технологични мениджъри на средно ниво с опит в data engineering, които желаят да мигрират сложна процедурна OLAP логика към Lakehouse архитектура, използвайки Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog и собствени работни потоци.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Обясняват Lakehouse архитектурата и модела Bronze→Silver→Gold (Medallion).
• Трансформират логика от съхранени процедури в имплементации с DataFrame и notebooks в Spark.
• Проектират и внедряват рутинни операции за инкрементално поглъщане, сливане и оптимизация, използвайки Delta Lake.
• Изграждат цялостни, оркестрирани пайплайни с Databricks Workflows, контрол на версиите, тестване и управление.

Формат на курса

• Интензивни сесии, водени от инструктор, с фокусирани демонстрации и обяснения.
• Ежедневни практически лабораторни упражнения с използване на представителни набори от данни и задачи за миграция.
• Насочвани прегледи на код, клиники за оптимизация на производителността и практика по оркестрация на работни потоци.

Опции за персонализиране на курса

• Този курс може да бъде съобразен с вашата среда, набори от данни и изисквания за управление; моля, свържете се с нас, за да уредим персонализация.

Azure Databricks е облачна платформа за съвместна работа, която поддържа анализ на големи данни и машинно обучение с помощта на Apache Spark и екосистемата на Microsoft Azure.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които искат да проектират, изграждат и внедряват модели за машинно обучение, използвайки Azure Databricks за финансови приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат и обучават модели за машинно обучение, използвайки финансови данни в Azure Databricks.
• Използват MLflow за проследяване на експерименти, управление на модели и внедряване на решения.
• Прилагат модели за откриване на аномалии, оценка на рискове или прогнозиране на тенденции във финансите.
• Интегрират модели за машинно обучение в мащабируеми потоци за непрекъсната оценка.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практически задачи.
• Практическо изпълнение в среда с реален лабораторен достъп.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уточним детайлите.

Databricks е унифицирана аналитична платформа, предназначена за големи данни и машинно обучение в среда за съвместна работа.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до средно напреднали анализатори на данни и финансови специалисти, които желаят да извършват широкомащабен анализ на данни с Databricks във финансови казуси.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Използват Databricks notebooks за заявки и анализ на финансови набори от данни.
• Почистват и трансформират необработени финансови данни за отчитане и извличане на прозрения.
• Създават табла и визуализации за проследяване на ефективността.
• Сътрудничат си с членове на екипа в реално време чрез споделени notebooks.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо изпълнение в среда на живо в лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени по данни и разработчици, които желаят да настройват, внедряват и управляват решения за анализ на данни с помощта на Databricks.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Настройват и конфигурират Databricks.
• Разбират как Databricks и Apache Spark работят заедно.
• Научат как да зареждат и трансформират данни в Databricks.