课程经过全面更新,2026年完成。 该课程已经利用最新的Azure数据字板特点和最佳做法,在2026年期间完全重建。
本课程不依赖希夫元模和外部管弦工具等传统方法,而是侧重于现代数据字板能力,如Unity Catalog、Lakeflow Job、Databricks SQL Dashboards,以及
欢迎精灵! 在此过程中, 您将使用 Azure Databricks 和 Apache Spark 建立完整的端对端数据工程项目。 这个项目基于 Flation 1 机动车赛跑数据。 你将不会只学习个别概念 。
您将采用现实世界数据工程和数据平台项目所采用的同样方法,从零开始设计和实施云数据平台。
在整个课程中,你将构建什么:设计现代数据湖建筑,使用Azure Databricks实施可扩展数据管道的标牌结构(铜、银、黄金)
数据砖组织中利用Asture Databricks 建设和管弦管道中的Unity目录管理数据
利用数据错误SQL和Dashboards建立分析观点和仪表板,通过使用三角湖的渐进数据处理来增强管道,在课程结束时,将完成
建立Azure Databricks上可供生产的数据工程管道。
将使用科技作为建设该项目的一部分, 你会学习: Azure Databricks Apache Spark 使用PySpark和Spark SQL三角湖以及现代湖泊建筑联合目录,
数据字板组织 SQL 和 Dashboards 用于分析和报告如何学习 这是基于项目的 Azure Databricks 课程。
将逐步建立解决方案,在现实世界项目的背景下解释概念。 每个章节都建立在前一个部分的基础上。
如何在现实世界的数据工程假设中应用这些理论。我与我一样重视你的时间。所以,我设计了这个课程是为了重点突出、实用和切入点。
课程用简单的英语解释,没有不必要的术语。 我们从基本原理开始。 到课程结束时,你将有信心地建立现实世界的数据工程解决方案。
数据砖认证数据工程师协理数据字库
Apache Sparp 微软Exam DP-750:运用Azure数据砖数据字机实施数据工程解决方案
实际了解这些考试中测试的关键数据字和火花概念,但这一课程不是设计成认证准备课程,没有涵盖所有考试专题。
课程内容(及没有的内容)主要以核心火点和数据砖概念为重点,不包括火点流、火点ML和湖流宣布管道电源用PySpark和Spol SQL授课。
最终结果) 最后, 在本课程结束时, 你将已经建立了一个完整的、 生产就绪的数据工程解决方案,
现实世界的项目。