Databricks Schulungen in Schweiz

Databricks ist eine einheitliche Lakehouse-Plattform, die Spark, Delta Lake und Governance (Unity Catalog) kombiniert, um skalierbare Data-Engineering- und Analyseworkflows zu unterstützen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technologische Manager mit Hintergrund in Data Engineering, die komplexe prozedurale OLAP-Logik auf eine Lakehouse-Architektur unter Verwendung von Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog und nativen Workflows migrieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Lakehouse-Architektur sowie das Muster Bronze→Silber→Gold (Medallion) zu erklären.
• Die Logik von gespeicherten Prozeduren in Spark DataFrame- und Notebook-Implementierungen zu übersetzen.
• Inkrementelle Ingestion, Merge- und Optimierungsroutinen unter Verwendung von Delta Lake zu entwerfen und umzusetzen.
• End-to-end orchestrierte Pipelines mit Databricks Workflows, Versionskontrolle, Testen und Governance aufzubauen.

Kursformat

• Intensive, von einem Dozenten geleitete Sitzungen mit fokussierten Demonstrationen und Erklärungen.
• Tägliche praktische Übungen unter Verwendung repräsentativer Datensätze und Migrationsübungen.
• Geführte Code-Reviews, Leistungsoptimierungskliniken und Workflows-Orchestrierungspraxis.

Kursanpassungsoptionen

• Dieser Kurs kann an Ihre Umgebung, Datensätze und Governance-Anforderungen angepasst werden; kontaktieren Sie uns für eine Anpassung.

Databricks Lakehouse ist eine einheitliche Plattform für Daten und KI, die Daten-Engineering, Data Science und Analytik auf einer einzigen, skalierbaren Grundlage kombiniert.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis expertenmäßige Data Engineers und Analysten, die umfassende, produktionsreife Fähigkeiten im Daten-Engineering unter Verwendung von Databricks, Apache Spark, Orchestrierung und nachgeschalteter Visualisierung erwerben möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Skalierbare ETL/ELT-Pipelines auf der Databricks Lakehouse-Plattform zu entwerfen und umzusetzen.
• Spark und erweiterte SQL effektiv für die Verarbeitung und Optimierung großer Datenmengen zu verwenden.
• Modelle unter Verwendung von Big Data ML-Mustern und Databricks-Tools zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.
• Datenmodellierungs- und Ingestionsmuster gemäß den Anforderungen für Analytik und Berichterstattung umzusetzen.
• Workflows mit Airflow/Astronomer zu automatisieren und mit git-basierter CI/CD operationalisieren.
• Produktionsreife Dashboards und Visualisierungen unter Verwendung von Tableau, verbunden mit Databricks, zu erstellen.
• Einen angepassten Capstone-Projekt, das eine umfassende Lakehouse-Lösung demonstriert, abzuliefern.

Kursformat

• Theoretische Vorlesungen mit fokussierten täglichen Themen und Lektüre.
• Umfangreiche praktische Labs in Databricks und Cloud-Umgebungen.
• Wöchentliche praktische Bewertungen und Vorbereitung auf die Zertifizierung.
• Geführte Projektarbeit mit Dozenten-Coachings und Peer-Reviews.
• Schlussliches, angepasstes Capstone-Projekt und Präsentation.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Terminfindung.

Azure Databricks ist eine cloudbasierte, kollaborative Plattform, die Big Data-Analytics und maschinelles Lernen mit Apache Spark und dem Microsoft Azure-Ökosystem unterstützt.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an datentechnische Fachkräfte mittlerer Stufe, die machine learning Modelle mit Azure Databricks für finanzspezifische Anwendungsfälle entwickeln, bauen und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Machine learning Modelle mit finanzspezifischen Daten in Azure Databricks bauen und trainieren.
• MLflow verwenden, um Experimente zu verfolgen, Modelle zu verwalten und Lösungen bereitzustellen.
• Modelle anwenden, um Anomalien zu erkennen, Risiken zu bewerten oder Trends in der Finanzbranche vorherzusagen.
• ML-Modelle in skalierbare Pipelines für kontinuierliche Evaluierung integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

Databricks ist eine integrierte Analytics-Plattform, die für Big Data und Machine Learning in kooperativen Umgebungen entwickelt wurde.

Dieses von einem Trainer begleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger- bis Mittelstufe-Datenanalysten und Finanzprofessionals, die eine grobskalige Datenanalyse mit Databricks in finanzbezogenen Anwendungsfällen durchführen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Databricks-Notebooks zur Abfrage und Analyse von Finanzdatensätzen zu verwenden.
• Rohfinanzdaten für Berichte und Erkenntnisse bereinigen und transformieren.
• Dashboards und Visualisierungen zum Leistungsüberwachung erstellen.
• Teammitglieder in Echtzeit auf gemeinsamen Notebooks zusammenarbeiten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einem Live-Lab-Umfeld.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um einen angepassten Trainingskurs für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Entwickler, die lernen möchten, wie sie Databricks einrichten, bereitstellen und verwalten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Databricks einzurichten und zu konfigurieren.
• Zu verstehen, wie Databricks und Apache Spark zusammenarbeiten.
• Die Daten in Databricks zu laden und zu transformieren.