Cursuri de pregatire Analiza Datelor cu Databricks pentru Finanțe

Azure Databricks este o platformă colaborativă bazată pe cloud care sprijină analiza de date de mari dimensiuni și învățarea automată folosind Apache Spark și ecosistemul Microsoft Azure.

Această sesiune de formare condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să construiască și să implementeze modele de învățare automată folosind Azure Databricks pentru cazuri de utilizare financiară.

La finalul acestei sesiuni de formare, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze modele de învățare automată folosind date financiare în Azure Databricks.
• Să folosească MLflow pentru a urmări experimente, a gestiona modele și a implementa soluții.
• Să aplice modele pentru a detecta anomalii, a evalua riscuri sau a prognoza tendințe în domeniul financiar.
• Să integreze modelele de învățare automată în fluxuri de lucru scalabile pentru evaluare continuă.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o sesiune de formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest instruire învățare live, condusă de instructor, în România (online sau la fața locului) este adresată științei datelor și dezvoltatorilor care doresc să configureze, implementeze și gestioneze soluții de analiză a datelor folosind Databricks.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Configura Databricks.
• Înțelege cum funcționează împreună Databricks și Apache Spark.
• Aflați cum să încărcați și transformați datele în Databricks.

Databricks este o platformă unificată Lakehouse care combină Spark, Delta Lake și guvernanța (Unity Catalog) pentru a susține fluxurile de muncă de inginerie și analiză a datelor la scară largă.

Acest atelier instruit de un formator (online sau în persoană) este destinat managerilor tehnicii intermediari cu experiență în ingineria datelor care doresc să migreze logica procedurală OLAP complexă către o arhitectură Lakehouse folosind Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog și fluxuri de muncă native.

La finalizarea acestei instruire, participanții vor putea:

• Explica arhitectura Lakehouse și modelul Bronze→Silver→Gold (Medallion).
• Traduce logica procedurală a procedurilor stocate în implementări Spark DataFrame și notebook.
• Proiectează și implementează routine de încărcare incrementală, fuziune și optimizare folosind Delta Lake.
• Construiește pipeline-uri orchestrate end-to-end cu Databricks Workflows, controlul versiunii, testare și guvernanță.

Formatul Cursului

• Sesiuni intensive instruite de un formator, cu demonstrații și explicații focalizate.
• Laboratoare practice zilnice folosind seturi de date reprezentative și exerciții de migrație.
• Revizuiri guverne de cod, clínici de optimizare a performanței și practică de orchestrare a fluxului de muncă.

Opțiuni de Personalizare ale Cursului

• Acest curs poate fi adaptat mediului dumneavoastră, seturilor de date și cerințelor de guvernanță; vă rugăm să ne contactați pentru a aranja personalizarea.

Databricks Lakehouse este o platformă unificată pentru date și AI care combină inginerie de date, știința datelor și analize pe o fundație scalabilă unică.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de date și practicienilor de analiză de nivel intermediar până la avansat, care doresc să dobândească abilități de la un capăt la altul, pregătite pentru producție, în inginerie de date folosind Databricks, Apache Spark, orchestratie și vizualizare downstream.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa pipeline-uri ETL/ELT scalabile pe platforma Databricks Lakehouse.
• Folosi eficient Spark și SQL avansat pentru procesarea și optimizarea datelor la scară mare.
• Construi, antrena și implementa modele folosind modele ML pentru Big Data și uneltele Databricks.
• Implementa modele de date și modele de ingestie aliniate nevoilor de analiză și raportare.
• Automatiza fluxurile de lucru cu Airflow/Astronomer și operaționaliza cu CI/CD bazat pe Git.
• Crea panouri de bord și vizualizări de grad de producție folosind Tableau conectat la Databricks.
• Prezenta un proiect capstone personalizat care demonstrează o soluție Lakehouse de la un capăt la altul.

Formatul Cursului

• Prelegeri teoretice cu subiecte zilnice și lecturi concentrate.
• Laboratoare practice extinse în mediile Databricks și cloud.
• Evaluări practice săptămânale și pregătire pentru insigna de certificare.
• Lucrări de proiect ghidate cu mentorat de la instructori și recenzii de la colegi.
• Proiect capstone final personalizat și prezentare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.