Czym jest Databricks?

Databricks to zintegrowana platforma analityczna oparta na technologii Apache Spark, stworzona z myślą o zespołach data – od analityków i inżynierów danych, po data scientistów i architektów rozwiązań chmurowych. Łączy w sobie środowisko do przetwarzania dużych zbiorów danych, tworzenia modeli machine learning oraz ich wdrażania – wszystko w jednym, spójnym ekosystemie dostępnym w chmurze.

Dla kogo:

Dlaczego warto poznać Databricks?

✅ Jedna platforma zamiast wielu narzędzi – analityka, integracja danych, ML i wdrożenia w jednym miejscu
✅ Szybsza praca na danych – dzięki Apache Spark i automatycznej optymalizacji wydajności
✅ Współpraca w czasie rzeczywistym – wspólne notebooki, wersjonowanie, praca zespołowa bez chaosu w plikach
✅ Pełna integracja z Azure, AWS i Google Cloud – idealne rozwiązanie dla organizacji migrujących do chmury
✅ Przygotowanie do roli w nowoczesnych zespołach data-driven – coraz więcej firm wpisuje Databricks jako wymaganie w ofertach pracy

Zalecana ścieżka szkoleniowa Databricks

Dla kogo:
◾️Szkolenie przeznaczone jest dla osób rozpoczynających pracę z platformą Databricks: analityków danych, inżynierów danych, specjalistów BI oraz osób technicznych, które chcą poznać podstawowe funkcje środowiska.

Dla kogo:
◾️Szkolenie przeznaczone jest dla inżynierów danych, analityków oraz specjalistów BI, którzy chcą nauczyć się eksplorować i analizować dane w Databricks z wykorzystaniem SQL i PySpark. To naturalny krok po ukończeniu szkolenia Databricks Fundamentals.

Dla kogo:
◾️Szkolenie przeznaczone jest dla inżynierów danych oraz zespołów DataOps, które chcą poznać zasady budowy architektury Lakehouse i utrzymania procesów przetwarzania danych w Databricks.

Dla kogo:
◾️Szkolenie przeznaczone jest dla inżynierów danych i zespołów DataOps, które odpowiadają za wdrażanie i utrzymanie produkcyjnych procesów przetwarzania danych w architekturze Lakehouse.

Dla kogo:
◾️Data scientistów i inżynierów ML, którzy chcą nauczyć się właściwego przygotowania danych do modeli.
◾️Zespołów projektujących pipeline’y ML oraz specjalistów MLOps, którzy zarządzają jakością i logiką danych.
◾️Inżynierów danych i DataOps odpowiedzialnych za przygotowanie zestawów danych do uczenia i wdrażania modeli.
◾️Uczestników znających Databricks (SQL/PySpark) i podstawy modelowania ML, chcących rozszerzyć warsztat o zaawansowane przygotowanie danych.

Dla kogo:
◾️Data scientistów i inżynierów ML, którzy chcą nauczyć się efektywnego przygotowania danych i budowy modeli w Databricks.
◾️Inżynierów danych i DataOps odpowiedzialnych za przygotowanie i zarządzanie zestawami danych do uczenia maszynowego.
◾️Specjalistów MLOps wdrażających i monitorujących modele ML w środowisku chmurowym.
◾️Zespołów projektujących pipeline’y ML oraz osób przygotowujących się do certyfikacji Databricks Certified Machine Learning Professional.

Dla kogo:
◾️Inżynierowie danych przygotowujący się do egzaminu Data Engineer Associate.
◾️Analitycy danych i zespoły BI przenoszące przetwarzanie do Databricks.
◾️Data scientistci, którzy potrzebują zautomatyzowanych pipeline’ów i czystych, ustrukturyzowanych danych.
◾️Osoby odpowiedzialne za projektowanie i standaryzację przetwarzania danych (lakehouse, medallion).

Dla kogo:
◾️data scientistów i inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą tworzyć własne pipeline’y ML w Databricks,
◾️zespołów AI/ML i DataOps odpowiedzialnych za jakość i przygotowanie danych
◾️inżynierów danych przygotowujących zestawy danych pod modele ML
◾️uczestników znających podstawy Pythona/PySpark i modelowania ML