Databricks
Databricks er den førende platform til big data for data scientists og data engineers – lær hvordan du kan mestre data analyse i Databricks med Python notebooks
Databricks er den førende platform til big data for data scientists og data engineers – lær hvordan du kan mestre data analyse i Databricks med Python notebooks
Databricks Kurser
- Kurset gennemgår de centrale elementer i Databricks, så du får styr på Unity Catalog, notebooks, clusters, Spark, Delta Lake, medal architecture, workflows og Delta live tables.
- Lær at tale databasernes sprog! På dette grundlæggende SQL får du en praktisk og logisk tilgang til at hente, filtrere og kombinere data på tværs af tabeller. Du lærer at skrive effektiv, standardbaseret SQL, som virker på tværs af platforme – og som du straks kan bruge i dit arbejde med data.
- Vil du lære at kode i Python – et af verdens mest populære og alsidige programmeringssprog? På dette grundkursus får du en grundig introduktion til sproget og lærer at udvikle egne scripts og programmer, arbejde med moduler og packages samt bruge Pythons omfattende standardbiblioteker.
Databricks certificeringspakker
Listepris 29.400 DKK
Din pris 24.800 DKK
(Eksl. moms)
Er du i tvivl?
Det ligger os meget på sinde, at du finder det kursus, der skaber mest værdi for dig og din arbejdsplads. Brug 2 minutter på at ringe eller skrive til vores rådgivere, der sidder klar med teknisk sparring.
Kort om Databricks
Databricks er en cloud-baseret platform til dataanalyse, datatransformation, data science og machine learning. Platformen er bygget på Apache Spark og gør det muligt at behandle og analysere store datamængder effektivt. Databricks blev grundlagt i 2013 af skaberne af Spark og har siden etableret sig som den førende enterprise data platform.
Databricks udbydes udelukkende som cloud-løsning og findes på både Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) og Google Cloud. Platformen forener datalagring, avanceret analyse og samarbejde i én samlet løsning – og er velegnet til både udviklere, data engineers og data scientists.
Databricks og Apache Spark
Databricks er udviklet med Apache Spark som kerne og optimerer håndteringen af strukturerede og ustrukturerede data. Med en skalerbar arkitektur gør Databricks det nemt at udføre komplekse dataanalyser, træne machine learning-modeller og arbejde med realtidsdata.
Vi har udviklet en række Databricks-kurser, der giver en grundlæggende forståelse af platformen, Spark-rammeværket og de centrale funktioner, herunder brugen af SQL, Python og Scala til dataanalyse.
SuperUsers tilgang til Databricks
Vi fokuserer på at gøre kursisterne fortrolige med Databricks’ notebooks, Delta Lake og brugen af SQL og Python til dataanalyse og transformation. Vores kurser bygger på en praktisk tilgang, hvor du lærer at håndtere, optimere og visualisere data i et Databricks miljø.
Dertil tilbyder vi mere avancerede kurser, der går i dybden med optimering af Apache Spark-jobs, machine learning med MLflow og brug af Databricks til komplekse enterprise-løsninger.
Hvorfor bruge Databricks?
Databricks er designet til at gøre arbejdet med store datamængder nemmere, hurtigere og mere skalerbart. Platformen er velegnet til virksomheder, der arbejder med:
- Big data-analyse – behandling af store datamængder hurtigt og effektivt.
- Machine learning – udvikling og træning af ML-modeller i et optimeret miljø.
- Data lakes – opbygning af skalerbare, moderne dataarkitekturer med Delta Lake.
- Real-time data processing – streaming af data til forudsigende analyser.
Databricks samler datateknologi og analyse i én samlet løsning, der gør det muligt for teams at samarbejde om data i et skalerbart og sikkert cloud-miljø.
Delta Lake
Databricks er kendt for Delta Lake, en optimeret lagringsløsning, der kombinerer hastigheden fra Apache Spark med den transaktionssikkerhed, man kender fra traditionelle databaser.
- Med Delta Lake kan du:
- Håndtere store datamængder med ACID-transaktioner, der sikrer dataintegritet.
- Arbejde med skema-evolution, så dataformater kan ændres dynamisk uden datatab.
- Versionere data med time travel, så du kan genskabe tidligere datasetversioner.
- Kombinere batch- og streaming-data i én samlet arkitektur.
Delta Lake er fundamentet for Lakehouse-arkitekturen, som forener fleksibiliteten fra data lakes med strukturen og ydeevnen fra data warehouses. Dette gør det muligt at håndtere både big data, realtidsanalyser og machine learning i ét samlet miljø.
MLflow – Machine Learning i Databricks
Databricks understøtter hele machine learning-livscyklussen gennem MLflow, et værktøj til eksperimentstyring, modeltræning og deployment. Med MLflow kan data scientists og ingeniører samarbejde effektivt om at udvikle og produktionssætte machine learning-modeller.
SQL i Databricks
Selvom Databricks er kendt for big data og machine learning, spiller SQL stadig en stor rolle. Med Databricks SQL kan man udføre hurtige og effektive forespørgsler på store datamængder, hvilket gør det let for analytikere og BI-specialister at arbejde i platformen uden at skrive kode i Python eller Scala.