Zapytaj o szkolenie

Databricks – analiza i przetwarzanie danych w chmurze

Szkolenie Databricks – przetwarzanie danych w chmurze z Apache Spark i Delta Lake Szkolenie Databricks to praktyczny kurs z zakresu przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych w środowisku chmurowym z wykorzystaniem platformy Databricks. Program koncentruje się na pracy z Apache Spark oraz wykorzystaniu możliwości, jakie daje integracja z Delta Lake w nowoczesnych architekturach danych. Szkolenie jest skierowane do analityków danych, Data Engineerów, specjalistów BI oraz zespołów DevOps pracujących z Big Data w chmurze. Uczestnicy uczą się przetwarzania danych przy użyciu notebooków w językach Python, SQL i Scala, budowania pipeline’ów danych oraz optymalizacji zapytań w środowisku rozproszonym.

Czas trwania: 2 dni / 14 h

Zapytaj o szkolenie

Opis

Wprowadzenie do Databricks i architektury platformy

  • Architektura platformy Databricks w chmurze
  • Notebooki Databricks – Python, SQL, Scala
  • Interaktywne środowisko pracy i współpraca zespołowa
  • Podstawy Apache Spark: RDD, DataFrame, Spark SQL

Praca z danymi i transformacje

  • Import danych: CSV, JSON, bazy danych, chmura (AWS, Azure)
  • Eksploracja i czyszczenie danych
  • Łączenie danych, agregacje i grupowanie
  • Zaawansowane transformacje w Spark SQL i DataFrames

Delta Lake i automatyzacja ETL

  • Wprowadzenie do Delta Lake
  • Wersjonowanie danych i operacje CRUD
  • Schema enforcement i zarządzanie jakością danych
  • Automatyzacja procesów ETL i harmonogramowanie zadań

Analiza, integracje i optymalizacja

  • Agregacje, analiza statystyczna i wizualizacja danych
  • Integracja z narzędziami BI (Power BI, Tableau)
  • Monitorowanie pracy i optymalizacja zapytań
  • Zarządzanie zasobami klastra
  • Studia przypadków i dobre praktyki pracy z Big Data

FAQ – Wprowadzenie do Databricks i pracy z Apache Spark

1. Czym jest Databricks i jak działa jego architektura w chmurze?

Databricks to platforma analityczna oparta na Apache Spark, działająca w środowiskach chmurowych takich jak AWS i Azure. Szkolenie obejmuje architekturę platformy, zarządzanie klastrami oraz interaktywne środowisko pracy w notebookach.

2. Jak pracować z notebookami Databricks i Apache Spark?

Uczestnicy uczą się pracy z notebookami w językach Python, SQL i Scala. Omawiane są podstawy Apache Spark, RDD, DataFrame oraz Spark SQL, a także eksploracja i transformacja danych z różnych źródeł.

3. Jak przetwarzać i przygotowywać dane w Databricks?

Szkolenie obejmuje import danych z plików CSV, JSON, baz danych oraz chmury, operacje czyszczenia danych, łączenie zbiorów, agregacje oraz grupowanie danych. Uczestnicy poznają zaawansowane transformacje w Spark SQL i DataFrames.

4. Czym jest Delta Lake i jakie daje możliwości?

Delta Lake rozszerza możliwości Spark o wersjonowanie danych, operacje CRUD oraz schema enforcement. Uczestnicy uczą się zarządzać jakością danych i budować niezawodne pipeline’y ETL w środowisku Big Data.

5. Jak automatyzować procesy ETL i integrować Databricks z BI?

Kurs obejmuje harmonogramowanie zadań, automatyzację procesów ETL, monitorowanie pracy klastra oraz optymalizację zapytań. Omawiana jest również integracja z narzędziami BI takimi jak Power BI i Tableau.

6. Czy szkolenie obejmuje praktyczne scenariusze biznesowe?

Tak. Program zawiera studia przypadków oraz praktyczne scenariusze analityczne z obszaru Big Data, umożliwiające zastosowanie poznanych technik w realnych projektach biznesowych.

ZOBACZ NASZE INNE SZKOLENIA

Zapytaj
o szkolenie

Nie widzisz szkolenia, którego szukasz?

Żadna tematyka nas nie ogranicza – jesteśmy otwarci i stworzymy szkolenie idealnie dopasowane do Twoich potrzeb.

Przykładowe szkolenia: Cisco, Analiza biznesowa, BPMN, UML, PowerBi, Elasticsearch, Sztuczna inteligencja, Python, C++, C#, Selenium, Jenkins, Szkolenia miękkie, UX, Social Media i Marketing, Sprzedaż, Zarządzanie projektami, Design Thinking, Linux, Embedded, Postman, Ms Excel, Adobe, Docker, Kubernetes, Terraform, Azure, SAP, UiPath, Machine Learning.

Zapytaj o szkolenie