Data Engineering-Grundlagen mit Spark, Databricks und Delta Lake

Moderne Unternehmen sind auf robuste Datenpipelines angewiesen, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Data Engineering ist heute eine der wichtigsten Fähigkeiten. Dieser Kurs führt Sie in die Kernkonzepte der Lakehouse-Architektur ein und bietet Ihnen eine solide Grundlage für die moderne Datenverarbeitung. Sie lernen, wie Sie Daten in Python und Scala verarbeiten, Datentabellen verwalten und Daten-Workflows implementieren.Dieser Kurs ist für alle, die Daten in einer Datenbank verarbeiten möchten, aber nicht wissen, wie man sie verwaltet. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der Databricks Lakehouse-Architektur und des verteilten Computings mit Apache Spark. - Erstellen Sie zuverlässige Datenpipelines mit Spark SQL, DataFrames und APIs in Python und Scala. - Verwalten Sie Delta-Tabellen mit erweiterten Funktionen wie Zeitreise, Versionsverlauf und Schemaentwicklung. - Optimieren Sie die Abfrageleistung mit Delta-Caching, Dateiverwaltung und modernen Speicherlayouts. - Konfigurieren Sie die Grundlagen der Datenverwaltung und Dateispeicherung mit Unity Catalog-Volumes. - Wenden Sie Datenpipeline-Test- und Überwachungspraktiken an, um die Datenqualität und Pipeline-Zuverlässigkeit sicherzustellen. Die Reise beginnt mit der grundlegenden Terminologie des Data Engineering und der Einrichtung von Spark. Anschließend werden Sie systematisch durch DataFrame-Transformationen, Datenladen, Delta Lake-Vorgänge und Leistungsoptimierungen geführt. Sie lesen umfassende Code-Walkthroughs und üben mit konzeptionellen Übungen, die Ihr Lernen verstärken sollen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Datenbankadministratoren und Softwareentwickler, die sich noch nicht mit Big Data-Technologien auskennen.Es sind keine Vorkenntnisse mit Spark oder Databricks erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit SQL und allgemeinen Programmierkonzepten hilfreich ist. Bauen Sie noch heute Ihre Data Engineering-Grundlage auf.