Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
1. hét — Adatok mérnöksége bevezetése
- Adatmérnöki alapok és modern adatverzések
- Adatbefogadás minta és források
- Csomagolt vs. áramoltatási fogalmak és használati esetek
- Pratika: mintadatok beolvasása felhő tárolásba
2. hét — Databricks Lakehouse alapozó jelvény
- Databricks platform alapok és munkaterület navigálás
- Delta Lake fogalmak: ACID, időutazás, és sémaváltozás
- Munkaterület biztonsága, hozzáférési korlátozások, és Unity Catalog alapok
- Pratika: Delta táblák létrehozása és kezelése
3. hét — Databrickson előrehaladott SQL
- Előrehaladott SQL konstrukciók és ablakfüggvények nagy méretben
- Lekérdezés optimalizálása, explain leírást és költségfigyelembe vett minta
- Megvalósított nézetek, cache-elés és teljesítménybeállítás
- Pratika: nagy adatmennyiségű analitikai lekérdezések optimalizálása
4. hét — Databricks Certified Developer for Apache Spark (Felkészülés)
- Spark architektúra, RDD-k, DataFrames és Datasetek mély belemérés
- Kulcs Spark átalakítások és akciók; teljesítményfontosságú megfontolások
- Spark áramoltatás alapjai és strukturált áramoltatás minták
- Gyakorlóvizsgai feladatok és gyakorló tesztfeladatok
5. hét — Adatmodellezés bevezetése
- Fogalmak: dimenziós modell, csillag/séma tervezés, és normalizálás
- Lakehouse modell vs hagyományos raktervezési megközelítések
- Analitika-kész adatmennyiségek modell mintái
- Pratika: fogyasztáskész táblák és nézetek építése
6. hét — Import eszközök és adatbefogadás automatizálása bevezetése
- Databricks csatlakozók és adatbefogadási eszközök (AWS Glue, Data Factory, Kafka)
- Áramoltatási befogadási minta és mikrocsomag tervezések
- Adatvalidálás, minőségi ellenőrzések és sémameghatározás
- Pratika: biztonságos adatbefogadási csövek építése
7. hét — Git folyam és CI/CD adatmérnökség bevezetése
- Git folyam ágtervezési stratégiák és tároló szervezés
- CI/CD csövek füzetek, feladatok, és infrastruktúra mintákhoz
- Tesztelés, linterezés és automatizált telepítés adatkódhoz
- Pratika: Git alapú munkamenet és automatizált feladattelepítés
8. hét — Databricks Certified Data Engineer Associate (Felkészülés) & Adatmérnöki minták
- Jelvény témák áttekintése és gyakorlati feladatok
- Architekturális minták: bronz/ezer/ezer, CDC, lassan változó dimenziók
- Üzemeltetési minták: monitorozás, értesítés és vonalzat
- Pratika: végső csővépítés mérnöki minták alkalmazásával
9. hét — Airflow és Astronomer bevezetése; Scriptelés
- Airflow fogalmak: DAG-ek, feladatok, operátorok és időzítés
- Astronomer platform áttekintése és legjobb gyakorlatok
- Scriptelés automatizáláshoz: Python scriptelési minták adatfeladatokhoz
- Pratika: Databricks feladatok Airflow DAG-ekkel
10. hét — Adatvizualizáció, Tableau és egyedi záróprojekt
- Tableau csatlakoztatása Databrickshoz és BI rétegek legjobb gyakorlatai
- Vezérlőpulttervezési elvek és teljesítményfigyelembe vett vizualizációk
- Záró projekt: egyedi záróprojekt megfogalmazása, implementálása és bemutatása
- Záró bemutatók, társtulajdonos értékelés és oktató visszajelzése
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Az SQL és az adatok alapjai megértése
- Programozási tapasztalat Python vagy Scala nyelven
- Ismeret a felhőszolgáltatásokról és a virtuális környezetekről
A célközönség
- Adatmérnökök, akik kezdőként vagy gyakorlóként tevékenykednek
- ETL/BI fejlesztők és analitikus mérnökök
- Adatplatformok és DevOps csapatok, akik csővezetékeket támogatnak
350 órák
