Training Azure Databricks

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Beschreibung

Microsoft Azure Databricks

Azure Databricks bietet eine schnelle, zugängliche und skalierbare Lösung für Apache Spark-Anwendungen in einer Microsoft Azure-Umgebung. Databricks ermöglichen umfangreiche Big-Data-Prozesse. Aufgrund der Möglichkeiten im Bereich der Clusterverwaltung eignet sich Azure Databricks auch sehr für die Zusammenarbeit in Data Science-Teams.

Natürlich können Databricks gut in andere Azure-Dienste integriert werden, um Lösungen für maschinelles Lernen und Analyse in Echtzeit zu entwickeln.

Kurs Azure Databricks

Während des Trainings Azure Databricks werden Sie mit dieser Technologie vertraut gemacht, um anschließend eine Databricks-Umgebung einzurichten. Sie lernen, wie S…

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Microsoft Azure Databricks

Azure Databricks bietet eine schnelle, zugängliche und skalierbare Lösung für Apache Spark-Anwendungen in einer Microsoft Azure-Umgebung. Databricks ermöglichen umfangreiche Big-Data-Prozesse. Aufgrund der Möglichkeiten im Bereich der Clusterverwaltung eignet sich Azure Databricks auch sehr für die Zusammenarbeit in Data Science-Teams.

Natürlich können Databricks gut in andere Azure-Dienste integriert werden, um Lösungen für maschinelles Lernen und Analyse in Echtzeit zu entwickeln.

Kurs Azure Databricks

Während des Trainings Azure Databricks werden Sie mit dieser Technologie vertraut gemacht, um anschließend eine Databricks-Umgebung einzurichten. Sie lernen, wie Sie Daten importieren und Azure-Cluster verbinden. Wir werden darauf verschiedene Datenoperationen und -analysen anwenden. Schließlich zeigen wir, wie Databricks die Zusammenarbeit in einem Data Science-Team fördert und Sie Teilprojekte in einem interaktiven Arbeitsbereich verwalten.


Während des Kurses Azure Databricks werden die folgenden Themen behandelt:

  • Einführung in Azure-Datenbausteine
  • Arbeiten mit dem Workspace
  • Authentifizierung und Autorisierung
  • Arbeiten mit Apache Spark
  • Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen
  • Verknüpfen mit Azure-Clustern
  • Arbeiten mit Notebooks
  • Arbeiten mit DataFrames und DataSets
  • Anwenden verschiedener Datenvorgänge
  • Arbeiten mit Streaming Daten
  • Anwendungen für maschinelles Lernen
  • Zusammenarbeit in Databricks
  • Praktische Anwendungen
  • Tipps und Tricks
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