Databricks oktatás Pécs

A Databricks egy egységes Lakehouse platform, amely a Spark, a Delta Lake és a governancia (Unity Catalog) kombinációjával támogatja a skálázható adatmérnöki és elemzési munkafolyamatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű technológiai menedzsereknek szól, akik adatmérnöki háttérrel rendelkeznek, és szeretnék áttelepíteni a komplex eljárásalapú OLAP logikát egy Lakehouse architektúrába a Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog és natív munkafolyamatok segítségével.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagyarázni a Lakehouse architektúrát és a Bronze→Silver→Gold (Medallion) mintát.
• Tárolt eljárások logikáját átültetni Spark DataFrame és notebook implementációkba.
• Tervezni és implementálni növekményes betöltést, összeolvasztást és optimalizálási rutinokat a Delta Lake segítségével.
• Végpontok közötti, koordinált folyamatokat építeni a Databricks Workflows, verziókövetés, tesztelés és governancia segítségével.

A képzés formátuma

• Intenzív, oktató által vezetett sessionok, amelyek középpontjában a bemutatók és magyarázatok állnak.
• Napi gyakorlati laborok reprezentatív adathalmazokkal és migrációs feladatokkal.
• Irányított kód áttekintések, teljesítményhangolási klinikák és munkafolyamat-koordinációs gyakorlatok.

Képzés Testreszabási Lehetőségei

• Ez a képzés testreszabható az Ön környezetéhez, adathalmazaihoz és governancia követelményeihez; kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a testreszabás megbeszéléséhez.

Az Azure Databricks egy felhőalapú, együttműködésre épülő platform, amely nagy adatelemzést és gépi tanulást támogat az Apache Spark és a Microsoft Azure ökoszisztéma segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű adatszakembereknek szól, akik gépi tanulási modelleket szeretnének tervezni, építeni és üzembe helyezni az Azure Databricks segítségével pénzügyi felhasználási esetekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gépi tanulási modelleket építeni és betanítani pénzügyi adatokkal az Azure Databricksben.
• Az MLflow használata kísérletek nyomon követésére, modellek kezelésére és megoldások üzembe helyezésére.
• Modellek alkalmazása anomáliák észlelésére, kockázatok felmérésére vagy trendek előrejelzésére a pénzügyekben.
• Gépi tanulási modellek integrálása skálázható folyamatokba folyamatos értékelés céljából.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabását igénylő esetben kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

A Databricks egy egységes elemzési platform, amelyet nagy adatmennyiségek és gépi tanulás céljaira terveztek együttműködő környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű adatelemzőknek és pénzügyi szakembereknek szól, akik nagy léptékű adatelemzést szeretnének végezni a Databricks segítségével pénzügyi használati esetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Databricks notebookok használatával lekérdezni és elemezni pénzügyi adatkészleteket.
• Nyers pénzügyi adatok tisztítása és átalakítása jelentéskészítés és elemzések céljából.
• Vezérlőpultok és vizualizációk létrehozása teljesítménykövetéshez.
• Valós időben együttműködni csapattagokkal megosztott notebookokon.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Pécs (online vagy helyszíni) azoknak az adatszakértőknek és fejlesztőknek szól, akik Databricks segítségével szeretnének adatelemzési megoldásokat beállítani, üzembe helyezni és kezelni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Databricks beállítása és konfigurálása.
• Megérteni, hogyan működik együtt a Databricks és az Apache Spark.
• Megtanulni, hogyan lehet adatokat betölteni és átalakítani a Databricksben.