Databricks Fundamentals
kod szkolenia: DBX-FE / PL DL 1d
Szkolenie Databricks Fundamentals to praktyczne wprowadzenie do pracy z platformą Databricks i pierwszy etap ścieżki szkoleniowej Fundamental → Explorer → Lakehouse → Transformation. Program pomaga zrozumieć podstawowe elementy środowiska, swobodnie poruszać się po platformie oraz wykonać pierwsze operacje na danych.
Uczestnicy poznają workspace, notebooki, klastry, DBFS, Unity Catalog i Delta Lake, a także nauczą się wczytywać dane, wykonywać proste eksploracje i transformacje oraz korzystać z Workflows do podstawowej automatyzacji. Szkolenie obejmuje również podstawy zarządzania kosztami, dzięki czemu już na początku pracy z Databricks uczestnicy uczą się świadomie korzystać z zasobów chmurowych.
Szkolenie jest przeznaczone dla osób, które rozpoczynają pracę z platformą Databricks i chcą poznać jej podstawowe funkcje, narzędzia oraz sposób pracy z danymi.
W szczególności kurs sprawdzi się dla:
• Analityków danych – którzy chcą nauczyć się poruszać po środowisku Databricks, korzystać z notebooków, eksplorować dane i wykonywać proste operacje analityczne.
• Inżynierów danych – którzy rozpoczynają pracę z Databricks i chcą poznać podstawy platformy, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows oraz prostych transformacji w PySpark.
• Specjalistów BI – którzy chcą zrozumieć, jak Databricks wspiera pracę z danymi, podstawową eksplorację, wizualizacje oraz przygotowanie danych do dalszej analizy.
• Osób technicznych rozpoczynających pracę z Databricks – które potrzebują uporządkowanego wprowadzenia do workspace, notebooków, klastrów, DBFS, GUI i podstawowych narzędzi platformy.
• Uczestników ścieżki Databricks – którzy chcą przygotować się do kolejnego etapu nauki, czyli szkolenia Databricks Explorer.
1. Podstawy platformy Databricks – poznasz najważniejsze elementy środowiska, takie jak workspace, notebooki, klastry, DBFS oraz podstawowe pojęcia architektury platformy.
2. Praca z Unity Catalog i Delta Lake – dowiesz się, jaką rolę pełnią katalogi, schematy, podstawy uprawnień oraz Delta Lake jako domyślny format pracy z danymi.
3. Obsługa interfejsu Databricks – nauczysz się korzystać z notebooków, markdown, SQL, Python oraz prostych wizualizacji dostępnych w GUI.
4. Wykorzystanie asystenta AI – poznasz, jak asystent AI w notebookach może wspierać użytkownika podczas pracy w środowisku Databricks.
5. Proste operacje na danych – nauczysz się wczytywać dane z plików CSV i JSON, eksplorować je oraz wykonywać podstawowe transformacje w PySpark.
6. Automatyzacja zadań w Workflows – dowiesz się, jak tworzyć proste zadania, korzystać z parametryzacji, harmonogramów oraz uruchamiania cyklicznego.
7. Świadome zarządzanie kosztami – poznasz podstawowe zasady optymalnego korzystania z zasobów, w tym różnice między klastrami Jobs i All-purpose oraz wpływ autoscalingu na koszty.
1.Poznanie platformy Databricks
• Workspace, notebooki, klastry, DBFS
• Podstawowe pojęcia i architektura platformy
• Unity Catalog – katalogi, schematy, podstawy uprawnień
• Delta Lake jako format domyślny
2.Cost management
• Typy klastrów: Jobs vs All-purpose
• Autoscaling i wpływ na koszty
• Podstawowe zasady optymalnego korzystania z zasobów
3.GUI i narzędzia
• Interfejs Databricks – obsługa notebooków, markdown, miks SQL i Python
• Tworzenie prostych wizualizacji w GUI
• Asystent AI w notebookach – jak wspiera użytkownika
4.Proste operacje na danych
• Wczytywanie danych z plików CSV i JSON
• Eksploracja danych: display(), show(), describe(), summary()
• Podstawowe transformacje w PySpark (withColumn, when, cast)
5.Workflows i automatyzacja
• Tworzenie prostych zadań w Workflows GUI
• Parametryzacja, harmonogramy, uruchamianie cykliczne
6.Projekt końcowy
• Załadowanie danych do Delta Lake, wykonanie prostych transformacji i uruchomienie ich w zaplanowanym workflow
– Podstawowa znajomość SQL
– Ogólna znajomość koncepcji baz danych i analizy danych
– Podstawowa wiedza o chmurze (opcjonalnie)
Dla zwiększenia komfortu pracy oraz efektywności szkolenia zalecamy skorzystanie z dodatkowego ekranu. Brak dodatkowego ekranu nie jest przeciwwskazaniem do udziału w szkoleniu, ale w znaczący sposób wpływa na komfort pracy podczas zajęć.
Informacje oraz wymagania dotyczące uczestniczenia w szkoleniach w formule zdalnej dostępne na: https://www.altkomakademia.pl/jak-dzialamy/o-szkoleniach/?distance-learning
* dostęp do portalu słuchacza Altkom Akademii
Metoda szkolenia:
Szkolenie prowadzone jest w środowisku Databricks w chmurze. Każdy uczestnik otrzymuje własny workspace z dostępem do Unity Catalog, SQL Editor, Notebooków oraz katalogu z danymi testowymi.
Uwaga:W trakcie wybranych szkoleń Akademia zapewnia Uczestnikom dostęp do płatnych narzędzi i usług niezbędnych do realizacji programu szkolenia (w szczególności usług Azure, Fabric oraz innych zasobów chmurowych). Uczestnik zobowiązany jest do korzystania z udostępnionych zasobów wyłącznie w zakresie wynikającym z agendy szkolenia oraz zgodnie z poleceniami trenera. Wykorzystywanie tych zasobów w sposób wykraczający poza zakres szkoleniowy, w szczególności do realizacji projektów prywatnych, testowania dodatkowych usług, modyfikowania konfiguracji środowiska lub podejmowania działań generujących koszty niezwiązane z realizacją ćwiczeń – skutkować będzie obciążeniem Uczestnika kosztami przekraczającymi przewidziany limit, na podstawie wydatków poniesionych przez Akademię (https://www.altkomakademia.pl/ogolne-warunki-uczestnictwa-w-szkoleniach/)
Wykład: polski
Materiały: angielski
Szkolenie nie zawiera formalnego egzaminu. Zaleca się jednak podejście do egzaminu certyfikacyjnego Databricks Certified Data Engineer Associate jako kolejny krok rozwojowy.
Szkolenie nie zawiera formalnego egzaminu. Zaleca się jednak podejście do egzaminu certyfikacyjnego Databricks Certified Data Engineer Associate jako kolejny krok rozwojowy.