Создание приложений для обработки данных с Databricks Lakehouse

В современном ландшафте данных организациям необходимо обрабатывать огромные объемы данных быстро и надежно, не управляя сложными, фрагментированными инфраструктурами. Этот текстовый курс поможет вам ознакомиться с основными концепциями платформы Databricks Lakehouse, объединяющей лучшие элементы озер данных и хранилищ данных в единую унифицированную систему.\n\nВы пройдете путь от понимания основных принципов хранения данных до разработки надежных, готовых к производству приложений для данных. С помощью структурированных письменных объяснений, пошаговых обзоров и практических примеров кода вы узнаете, как эффективно использовать современные модели Lakehouse для приема, преобразования и анализа данных.\n\nЧто вы учитесь:\n- Понимание основных принципов архитектуры Lakehouse и технологии Delta Lake\n- Реализация медальона архитектуру для организации данных в бронзовые, серебряные и золотые уровни\n- Написать эффективный Spark SQL и PySpark код для масштабируемого преобразования данных\n - Настроить структурированные потоковые конвейеры для ввода и обработки данных шаблоны интеграции для приложений аналитики, отчетности и машинного обучения\n\nКурс начинается с основной терминологии, основных концепций хранения и архитектуры Databricks, прежде чем перейти к практическому манипулированию данными и созданию конвейера. Вы прочтете подробные объяснения реальных сценариев и проанализируете чистые фрагменты кода, которые демонстрируют, как бесперебойно организовывать рабочие процессы.\n\nЭтот курс предназначен для начинающих инженеров, аналитиков и разработчиков данных, которые хотят построить прочный фундамент в современной архитектуре данных. Не требуется предыдущий опыт работы с Databricks, хотя полезно знакомиться с SQL или Python.\n\nНачните читать сегодня, чтобы освоить основы создания масштабируемых приложений для данных на озере.