Databricks Schulung

Databricks Fortgeschritten Schulung für moderne Lakehouse-Architekturen und Data Engineering

Vertiefen Sie Ihr Databricks-Wissen und lernen Sie, Lakehouse-Architekturen, Governance, Datenpipelines, Analytics und moderne Plattformfunktionen professionell einzusetzen. Die Schulung vermittelt Best Practices für robuste, skalierbare und wartbare Databricks-Lösungen.

Lehrinhalte

Die Schulung baut auf ersten Databricks-Erfahrungen auf und vermittelt fortgeschrittene Konzepte rund um Lakehouse-Architekturen, Governance, Datenverarbeitung, Analytics und moderne Plattformfunktionen. Teilnehmende lernen, Databricks strukturierter und professioneller in Datenplattformen und Analytics-Landschaften einzusetzen.

Lakehouse
Lakehouse-Architekturen vertiefen

Lakehouse-Prinzipien, Delta Lake, Datenorganisation sowie Architektur- und Designmuster für robuste und skalierbare Plattformen verstehen.

Unity Catalog
Unity Catalog professionell nutzen

Catalogs, Schemas, Tabellen, Berechtigungen, Lineage, Auditing und Governance-Konzepte für produktive Databricks-Umgebungen anwenden.

Datenverarbeitung
Datenverarbeitung mit SQL, Python und Notebooks

Strukturierte Datenverarbeitung mit SQL, Python und Notebooks sowie bewährte Entwicklungsansätze für moderne Datenplattformen kennenlernen.

Pipelines
Pipelines und Data Engineering ausbauen

Lakeflow Pipelines, Streaming Tables, Materialized Views, inkrementelle Verarbeitung und moderne Pipeline-Muster professionell einordnen.

Analytics
Dashboards und Analytics bereitstellen

Databricks SQL, AI/BI Dashboards und moderne Reporting-Ansätze für Analytics- und Self-Service-Szenarien verstehen.

 

Apps
Apps und operative Datenanwendungen bewerten

Databricks Apps und Lakebase Postgres als Bausteine moderner Datenprodukte und operativer Anwendungen kennenlernen.

So profitieren Sie von der Schulung
Individuell geschult, flexibel gestaltet
Die Databricks Fortgeschritten Schulung kann flexibel an Rollen, technische Schwerpunkte und Zielsetzungen angepasst werden. Je nach Bedarf können Lakehouse-Architekturen, Governance, Data Engineering, Analytics, Apps oder operative Datenszenarien vertieft behandelt werden.
Lakehouse und Architektur vertiefen
Lakehouse-Design, Delta-Lake-Muster und Architekturprinzipien können gezielt an die Anforderungen Ihrer Plattform angepasst werden.
Data Engineering ausbauen
Lakeflow Pipelines, Streaming, Orchestrierung und moderne Datenverarbeitung können praxisnah vertieft werden.
Analytics und Dashboards stärken
Databricks SQL, AI/BI Dashboards und Reporting-Szenarien können abhängig von den Anforderungen der Fachbereiche vertieft werden.
Apps und Lakebase einordnen
Apps, operative Datenanwendungen und Lakebase Postgres können als moderne Erweiterung des Lakehouse-Ansatzes behandelt werden.
Rahmenbedingungen
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Image Felix Brückner