Databricks

Databricks er udviklet med Apache Spark som kerne og optimerer håndteringen af strukturerede og ustrukturerede data. Med en skalerbar arkitektur gør Databricks det nemt at udføre komplekse dataanalyser, træne machine learning-modeller og arbejde med realtidsdata.

Vi har udviklet en række Databricks-kurser, der giver en grundlæggende forståelse af platformen, Spark-rammeværket og de centrale funktioner, herunder brugen af SQL, Python og Scala til dataanalyse.

Vi fokuserer på at gøre kursisterne fortrolige med Databricks’ notebooks, Delta Lake og brugen af SQL og Python til dataanalyse og transformation. Vores kurser bygger på en praktisk tilgang, hvor du lærer at håndtere, optimere og visualisere data i et Databricks miljø.

Dertil tilbyder vi mere avancerede kurser, der går i dybden med optimering af Apache Spark-jobs, machine learning med MLflow og brug af Databricks til komplekse enterprise-løsninger.

Databricks er designet til at gøre arbejdet med store datamængder nemmere, hurtigere og mere skalerbart. Platformen er velegnet til virksomheder, der arbejder med:

• Big data-analyse – behandling af store datamængder hurtigt og effektivt.
• Machine learning – udvikling og træning af ML-modeller i et optimeret miljø.
• Data lakes – opbygning af skalerbare, moderne dataarkitekturer med Delta Lake.
• Real-time data processing – streaming af data til forudsigende analyser.

Databricks samler datateknologi og analyse i én samlet løsning, der gør det muligt for teams at samarbejde om data i et skalerbart og sikkert cloud-miljø.

Databricks er kendt for Delta Lake, en optimeret lagringsløsning, der kombinerer hastigheden fra Apache Spark med den transaktionssikkerhed, man kender fra traditionelle databaser.

• Med Delta Lake kan du:
• Håndtere store datamængder med ACID-transaktioner, der sikrer dataintegritet.
• Arbejde med skema-evolution, så dataformater kan ændres dynamisk uden datatab.
• Versionere data med time travel, så du kan genskabe tidligere datasetversioner.
• Kombinere batch- og streaming-data i én samlet arkitektur.

Delta Lake er fundamentet for Lakehouse-arkitekturen, som forener fleksibiliteten fra data lakes med strukturen og ydeevnen fra data warehouses. Dette gør det muligt at håndtere både big data, realtidsanalyser og machine learning i ét samlet miljø.

Databricks understøtter hele machine learning-livscyklussen gennem MLflow, et værktøj til eksperimentstyring, modeltræning og deployment. Med MLflow kan data scientists og ingeniører samarbejde effektivt om at udvikle og produktionssætte machine learning-modeller.

Selvom Databricks er kendt for big data og machine learning, spiller SQL stadig en stor rolle. Med Databricks SQL kan man udføre hurtige og effektive forespørgsler på store datamængder, hvilket gør det let for analytikere og BI-specialister at arbejde i platformen uden at skrive kode i Python eller Scala.