Erstellen von Datenanwendungen mit Databricks Lakehouse

In der modernen Datenlandschaft müssen Unternehmen riesige Datenmengen schnell und zuverlässig verarbeiten, ohne komplexe, fragmentierte Infrastrukturen verwalten zu müssen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte der Databricks Lakehouse-Plattform und kombiniert die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses in einem einzigen, einheitlichen System.\n\nSie werden vom Verständnis der grundlegendsten Datenspeicherung zum Entwurf robuster, produktionsreifer Datenanwendungen übergehen. Durch strukturierte schriftliche Erklärungen, Schritt-für-Schritt-Durchläufe und praktische Codebeispiele lernen Sie, wie Sie Daten effizient mit modernen Lakehouse-Mustern aufnehmen, transformieren und analysieren können.\n\nWas Sie lernen werden:\n- Verstehen Sie die Kernprinzipien der Lakehouse Architektur und der Delta Lake Technologie\n- Implementieren Sie das Medaillon Entwickeln Sie eine Architektur, um Daten in Bronze-, Silber- und Gold-Tiers zu organisieren\n- Schreiben Sie effizienten Spark SQL- und PySpark-Code für skalierbare Datentransformation\n– Konfigurieren Sie strukturierte Streaming-Pipelines für die Datenaufnahme und -verarbeitung in Echtzeit\n‑ Wenden Sie moderne Datentechnikpraktiken an, einschließlich Versionskontrolle und einfaches Pipeline-Testing\n‐ Erkunden Sie Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie, den grundlegenden Speicherkonzepten und der Architektur von Databricks, bevor er sich der praktischen Datenmanipulation und dem Pipeline-Aufbau widmet. Sie werden detaillierte Erklärungen zu Szenarien aus der Praxis lesen und saubere Code-Snippets analysieren, die zeigen, wie Workflows nahtlos orchestriert werden können.\n\nDieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Analysten und Entwickler, die eine solide Grundlage in der modernen Datenarchitektur schaffen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Databricks erforderlich, aber Grundkenntnisse in SQL oder Python sind hilfreich.\n\nLesen Sie noch heute weiter, um die Grundlagen des Aufbaus skalierbarer Datenanwendungen auf dem Lakehouse zu erlernen.