Databricks Kurs i Örebro

Databricks Lakehouse är en enhetlig plattform för data och AI som kombinerar data engineering, data science och analyser på en enda, skalbar grund.

Denna instruktörsledda liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till data engineers och analytiker på mellan- och avancerad nivå som vill skaffa sig färdigheter i hela kedjan, produktionsklara, inom data engineering med Databricks, Apache Spark, orchestration och nedströms visualisering.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa och implementera skalbara ETL/ELT-pipelines på Databricks Lakehouse-plattformen.
• Använda Spark och avancerad SQL effektivt för stora skalor av datahantering och optimering.
• Bygga, träna och distribuera modeller med Big Data ML-mönster och Databricks-verktyg.
• Implementera data-modellering och inläsningsmönster i överensstämmelse med analytiska och rapporteringsbehov.
• Automatisera arbetsflöden med Airflow/Astronomer och operationalisera med Git-baserad CI/CD.
• Skapa produktionsklara instrumentpaneler och visualiseringar med Tableau anslutna till Databricks.
• Leverera ett anpassat avslutande projekt som demonstrerar en Lakehouse-lösning från början till slut.

Utbildningens format

• Teoretiska föreläsningar med fokuserade dagliga ämnen och läsning.
• Uttömmande praktiska laboratorier i Databricks och molnmiljöer.
• Veckovisa praktiska bedömningar och förberedelse för certifieringsmärken.
• Guidad projektarbete med instruktörsmentor och kamratgranskning.
• Avslutande anpassat avslutande projekt och presentation.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Azure Databricks är en molnbaserad samarbetsplattform som stöder big data-analys och maskininlärning med Apache Spark och Azure Databricks ekosystemet.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datafagliga med mellannivå som vill designa, bygga och distribuera maskininlärningsmodeller med Azure Databricks för finansiella användningsfall.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och träna maskininlärningsmodeller med finansiella data i Azure Databricks.
• Använda MLflow för att spåra experiment, hantera modeller och distribuera lösningar.
• Tillämpa modeller för att upptäcka avvikelser, bedöma risker eller förutspå trender inom finans.
• Integrera ML-modeller i skalbara pipeliner för kontinuerlig utvärdering.

Format för kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Händer-på-implementering i en live-lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att boka.

Databricks är en sammanhållen analysplattform utformad för stordata och maskininlärning i samarbetsmiljöer.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till dataanalytiker och finansiella professionella på nybörjarnivå till mellannivå som vill utföra stor skala dataanalys med Databricks i finansrelaterade användningsfall.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använda Databricks anteckningsböcker för att fråga och analysera finansiella datamängder.
• Rensa och transformera rå finansiell data för rapportering och insikter.
• Skapa instrumentpaneler och visualiseringar för prestandamätning.
• Samarbeta med teammedlemmar i realtid i delade anteckningsböcker.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementation i en live-lab-miljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Örebro (online eller på plats) riktas till dataanalytiker och utvecklare som vill konfigurera, distribuera och hantera dataanalytlösningar med hjälp av Databricks.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och ställa in Databricks.
• Förstå hur Databricks och Apache Spark samverkar.
• Lära sig hur man laddar och transformerar data i Databricks.