Databricks Formare în Moldova

Databricks este o platformă unificată Lakehouse care combină Spark, Delta Lake și gestionarea (Unity Catalog) pentru a sprijini fluxurile de lucru scalabile de inginerie și analiză de date.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat managerilor tehnologici de nivel intermediar cu un fundal în inginerie de date care doresc să migreze logica procedurală complexă OLAP către o arhitectură Lakehouse folosind Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog și fluxuri de lucru native.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să explice arhitectura Lakehouse și modelul Bronze→Silver→Gold (Medalion).
• Să traducă logica procedurilor stocate în implementări Spark DataFrame și notebook-uri.
• Să proiecteze și să implementeze rutine de ingerare incrementală, fuziune și optimizare folosind Delta Lake.
• Să construiască pipeline-uri orchestrate de la cap la cap cu Databricks Workflows, controlul versiunilor, testare și gestionare.

Formatul Cursului

• Sesiuni intensive conduse de un instructor, cu demonstrații și explicații concentrate.
• Laboratoare practice zilnice folosind seturi de date reprezentative și exerciții de migrare.
• Revizuiri ghidate de cod, clinici de optimizare a performanței și practică de orchestrere a fluxurilor de lucru.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Acest curs poate fi adaptat la mediul dumneavoastră, seturile de date și cerințele de gestionare; vă rugăm să ne contactați pentru a aranja personalizarea.

Databricks Lakehouse este o platformă unificată pentru date și AI care combină inginerie de date, știința datelor și analize pe o fundație scalabilă unică.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de date și practicienilor de analiză de nivel intermediar până la avansat, care doresc să dobândească abilități de la un capăt la altul, pregătite pentru producție, în inginerie de date folosind Databricks, Apache Spark, orchestratie și vizualizare downstream.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa pipeline-uri ETL/ELT scalabile pe platforma Databricks Lakehouse.
• Folosi eficient Spark și SQL avansat pentru procesarea și optimizarea datelor la scară mare.
• Construi, antrena și implementa modele folosind modele ML pentru Big Data și uneltele Databricks.
• Implementa modele de date și modele de ingestie aliniate nevoilor de analiză și raportare.
• Automatiza fluxurile de lucru cu Airflow/Astronomer și operaționaliza cu CI/CD bazat pe Git.
• Crea panouri de bord și vizualizări de grad de producție folosind Tableau conectat la Databricks.
• Prezenta un proiect capstone personalizat care demonstrează o soluție Lakehouse de la un capăt la altul.

Formatul Cursului

• Prelegeri teoretice cu subiecte zilnice și lecturi concentrate.
• Laboratoare practice extinse în mediile Databricks și cloud.
• Evaluări practice săptămânale și pregătire pentru insigna de certificare.
• Lucrări de proiect ghidate cu mentorat de la instructori și recenzii de la colegi.
• Proiect capstone final personalizat și prezentare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Azure Databricks este o platformă colaborativă bazată pe cloud care sprijină analiza de date de mari dimensiuni și învățarea automată folosind Apache Spark și ecosistemul Microsoft Azure.

Această sesiune de formare condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să construiască și să implementeze modele de învățare automată folosind Azure Databricks pentru cazuri de utilizare financiară.

La finalul acestei sesiuni de formare, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze modele de învățare automată folosind date financiare în Azure Databricks.
• Să folosească MLflow pentru a urmări experimente, a gestiona modele și a implementa soluții.
• Să aplice modele pentru a detecta anomalii, a evalua riscuri sau a prognoza tendințe în domeniul financiar.
• Să integreze modelele de învățare automată în fluxuri de lucru scalabile pentru evaluare continuă.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o sesiune de formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Databricks este o platformă unificată de analiză proiectată pentru date mari și învățare automată în medii collaborative.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de date de nivel începător până la intermediar și profesioniștilor din domeniul financiar care doresc să efectueze analize de date la scară largă folosind Databricks în cazuri de utilizare legate de finanțe.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să folosească notebook-uri Databricks pentru a interoga și analiza seturi de date financiare.
• Să curețe și să transforme date financiare brute pentru raportare și insights.
• Să creeze tablouri de bord și vizualizări pentru urmărirea performanței.
• Să colaboreze în timp real cu membrii echipei pe notebook-uri partajate.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor care doresc să configureze, să implementeze și să gestioneze soluții de analiză a datelor folosind Databricks.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Configureze și să gestioneze Databricks.
• Înțeleagă cum funcționează împreună Databricks și Apache Spark.
• Învețe cum să încarce și să transforme date în Databricks.