Implementing a Data Analytics Solution with Azure Databricks (DP-3011)

Learn how to harness the power of Apache Spark and powerful clusters running on the Azure Databricks platform to run large data engineering workloads in the cloud. This training helps prepare you for Exam DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure.

Voorkennis

Er is geen specifieke kennis of ervaring benodigd.

Loyaliteitskorting

Wij zijn blij met jou als loyale cursist. Daarom ontvang je 5% loyaliteitskorting op onze trainingen wanneer je je inschrijft voor een volgende training. Meer info over loyaliteitskorting.

Lesprogramma

Module 1: Explore Azure Databricks

Azure Databricks is a cloud service that provides a scalable platform for data analytics using Apache Spark.

• Provision an Azure Databricks workspace.
• Identify core workloads and personas for Azure Databricks.
• Describe key concepts of an Azure Databricks solution.

Module 2: Use Apache Spark in Azure Databricks

Azure Databricks is built on Apache Spark and enables data engineers and analysts to run Spark jobs to transform, analyze and visualize data at scale.

• Describe key elements of the Apache Spark architecture.
• Create and configure a Spark cluster.
• Describe use cases for Spark.
• Use Spark to process and analyze data stored in files.
• Use Spark to visualize data.

Module 3: Use Delta Lake in Azure Databricks

Delta Lake is an open source relational storage area for Spark that you can use to implement a data lakehouse architecture in Azure Databricks.

• Describe core features and capabilities of Delta Lake.
• Create and use Delta Lake tables in Azure Databricks.
• Create Spark catalog tables for Delta Lake data.
• Use Delta Lake tables for streaming data.

Module 4: Use SQL Warehouses in Azure Databricks

Azure Databricks provides SQL Warehouses that enable data analysts to work with data using familiar relational SQL queries.

• Create and configure SQL Warehouses in Azure Databricks.
• Create databases and tables.
• Create queries and dashboards.

Module 5: Run Azure Databricks Notebooks with Azure Data Factory

Using pipelines in Azure Data Factory to run notebooks in Azure Databricks enables you to automate data engineering processes at cloud scale.

• Describe how Azure Databricks notebooks can be run in a pipeline.
• Create an Azure Data Factory linked service for Azure Databricks.
• Use a Notebook activity in a pipeline.
• Pass parameters to a notebook.

Lesmethodes

Kies de lesmethode die het best bij je past. Deze training kun je op de volgende manieren volgen:

• Online hybride training

  Een live trainer geeft de training in de klas en je volgt deze training online (vanuit huis of kantoor). Je hebt direct contact met de trainer en andere deelnemers die fysiek in de klas of online deelnemen.

• In-company / Maatwerk

  In een op maat gemaakte training wordt alleen datgene behandeld dat relevant is voor jouw werksituatie en/of bedrijf. Dit maakt deze training zeer effectief. Beschikbaar in het Nederlands, Engels en Duits. Afhankelijk van het aantal deelnemers kan de korting wel oplopen tot 50% t.o.v. de Klassikale Training. Meer info of scherpe offerte aanvragen.