Databricks 课程可以帮助您学习数据工程、机器学习和数据解析,以及 Delta Lake 和 Apache Spark 等概念。您可以掌握数据管道创建、协作数据科学和优化数据 Workflow 的技能。许多课程都会介绍 Databricks notebooks 和 MLflow 等工具,这些工具可以促进机器学习模型的开发和部署,使您能够更有效地管理数据并简化解析流程。

您将获得的技能: Databricks, CI/CD, Apache Spark, Microsoft Azure, Data Governance, Data Lakes, Data Architecture, Integration Testing, Real Time Data, Data Integration, PySpark, Data Pipelines, Data Management, Automation, Data Storage, Jupyter, File Systems, Development Testing, Data Processing, Data Quality
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Databricks, Apache Spark, Microsoft Azure, Data Integration, PySpark, Data Lakes, Jupyter, File Systems, Data Processing, Big Data, Cloud Storage, Cloud Computing Architecture
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Star Schema, Snowflake Schema, Data Lakes, Data Governance, Data Warehousing, CI/CD, Microsoft Azure, Database Design, Power BI, Real Time Data, Data Pipelines, Data Management, Data Architecture, Extract, Transform, Load, Microsoft Copilot, Cost Control, Data Modeling, Transact-SQL, SQL, Cloud Infrastructure
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

Microsoft
您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, 机器学习软件, 大数据, 深度学习, 模型部署, 探索性数据分析, 回归分析, PySpark, MLOps(机器学习 Operator), 分布式计算, 数据处理, 数据库, 数据转换, Apache Spark, 微软 Azure
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Databricks, Data Lakes, Data Pipelines, Data Integration, Extract, Transform, Load, Dashboard, PySpark, SQL, Apache Spark, Pandas (Python Package), Data Management, Data Transformation, Version Control
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Duke University
您将获得的技能: 机器学习, 大型语言模型, 负责任的人工智能, 数据分析, 数据科学, 数据湖, 拥抱的脸, 模型部署, 数据管道, 数据处理, 数据转换, 摘录, 数据库, MLOps(机器学习 Operator), 分析, 生成式人工智能
初级 · 课程 · 1-4 周

Microsoft
您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, 模型评估, 监督学习, 机器学习软件, 信息隐私, 持续监测, 分类算法, 数据管道, 迁移学习, 分布式计算, 云计算管理, 数据处理, 卷积神经网络, 数据预处理, 数据转换, 张力流, 数据伦理, 模型部署, Pandas(Python 软件包)
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

Edureka
您将获得的技能: SQL, Data Management, Database Design, Databases, Apache Spark, Data Integrity, Data Architecture, Data Processing
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Data-Driven Decision-Making, Data Management, Database Development
初级 · 课程 · 1-4 周
您将获得的技能: Model Deployment, Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Spark, Applied Machine Learning, PySpark, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Application Deployment, Model Evaluation, Real Time Data, Exploratory Data Analysis, Engineering
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Apache Hadoop, 可扩展性, Kubernetes, 大数据, 数据处理, 分布式计算, PySpark, Apache Hive, 分析, Apache Spark, 性能调整
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Databricks, Data Lakes, Data Transformation, Data Quality, Data Infrastructure, Data Governance, Data Pipelines, Real Time Data, Data Warehousing, Data Management, Terraform, Data Validation, Apache Spark, Data Integrity, Data Storage, Continuous Deployment, Cloud Computing, Scalability, Data Security
初级 · 课程 · 1-3 个月
Databricks 是专为大数据和机器学习设计的统一分析平台。 它提供了一个交互式工作空间,用户可以在此进行协作、分析数据、构建和部署机器学习模型,以及创建报告和仪表板。 Databricks 因其强大的 Apache Spark 引擎而闻名,该引擎可快速高效地处理和分析大型数据集。 它还提供了一套丰富的工具和库,使用户能够更轻松地处理大数据和执行高级分析任务。
Databricks 是一个统一的解析平台,为数据工程师和数据科学家提供了一个处理 Big Data 和机器学习的协作环境。它与 Apache Spark 无缝集成,使用户能够高效处理大型数据集。Databricks 的重要性在于它能够简化数据工作流、提高生产率并促进实时解析,使其成为希望利用数据驱动见解的企业的重要工具。
掌握 Databricks 技能后,您可以从事数据工程师、数据科学家、机器学习工程师和商业智能分析师等各种工作角色。随着企业越来越依赖数据解析来推动决策和提高运营效率,这些职位的需求量很大。熟练掌握 Databricks 还可以获得侧重于数据治理和云数据管理的职位。
学习 Databricks的一些最佳在线课程包括 "数据工程师掌握 Azure Databricks 专项课程 "和 "使用 Databricks 的 商业智能 "课程。这些课程全面培训如何使用 Databricks 完成从数据管理到高级解析的各种数据相关任务。
是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 Databricks:
如果您想继续学习、获得 Databricks 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要学习 Databricks,首先要参加涵盖平台基础知识的入门课程。参与实践项目,将所学知识应用到实际场景中。利用社区论坛和资源提问并分享见解。坚持练习和探索高级主题将进一步巩固您对 Databricks 的理解和技能。
Databricks课程涵盖的典型主题包括使用Apache Spark 进行数据处理、机器学习工作流程、数据可视化技术和数据治理实践。课程通常强调实际应用,使学员能够参与模拟真实世界数据挑战和解决方案的项目。
对于培训和提高员工技能,《使用 Databricks 工具学习数据治理工作流程》和《使用 Azure Databricks 执行数据科学》等课程大有裨益。这些课程使团队掌握了有效管理数据和利用解析做出明智决策的必要技能。