Datenanalyse mit Databricks für den Finanzsektor Schulung

Azure Databricks ist eine cloudbasierte kollaborative Plattform, die Big-Data-Analysen und maschinelles Lernen mithilfe von Apache Spark und der Microsoft-Azure-Ökosystem unterstützt.

Diese instruktorengestützte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenprofis mit mittlerem Wissensstand, die Machine-Learning-Modelle für Finanzanwendungsfälle mit Azure Databricks entwerfen, erstellen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Machine-Learning-Modelle mit Finanzdaten in Azure Databricks zu erstellen und zu trainieren.
• MLflow zur Nachverfolgung von Experimenten, zum Management von Modellen und zur Bereitstellung von Lösungen zu verwenden.
• Modelle zur Erkennung von Anomalien, Risikobewertung oder Prognose von Trends im Finanzwesen einzusetzen.
• ML-Modelle in skalierbare Pipelines zu integrieren, um eine kontinuierliche Auswertung zu ermöglichen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und Praktika.
• Praxisnahe Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

Diese dozentengestützte, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Entwickler, die Datenanalytik-Lösungen mit Databricks einrichten, bereitstellen und verwalten möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Databricks einzurichten und zu konfigurieren.
• zu verstehen, wie Databricks und Apache Spark zusammenarbeiten.
• zu lernen, wie Daten in Databricks geladen und transformiert werden.

Databricks ist eine vereinheitlichte Lakehouse-Plattform, die Spark, Delta Lake und Governance (Unity Catalog) kombiniert, um skalierbare Datenengineering- und Analytiksarbeitsabläufe zu unterstützen.

Diese Dozentengeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Technologie-Manager auf mittlerem Niveau mit Hintergrund in Datenengineering, die komplexe prozedurale OLAP-Logik in eine Lakehouse-Architektur mittels Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog und nativen Arbeitsabläufen migrieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Die Lakehouse-Architektur sowie das Bronze→Silver→Gold (Medaillon)-Muster erläutern können.
• Gespeicherte Prozedurlogik in Spark DataFrames und Notebook-Implementierungen übersetzen können.
• Inkrementelle Datenerfassung, Merge-Vorgänge und Optimierungsroutinen mittels Delta Lake entwerfen und implementieren können.
• Durchgängig orchestrerte Pipelines mit Databricks Workflows, Versionskontrolle, Testing und Governance erstellen können.

Kursformat

• Intensivierte, dozentengeleitete Sitzungen mit fokussierten Demonstrationen und Erklärungen.
• Tägliche praktische Übungen mit repräsentativen Datensätzen und Migrationsaufgaben.
• Angeleitete Code-Reviews, Performance-Tuning-Kliniken und Praxis zur Workflow-Orchestrierung.

Möglichkeiten zur Kurserstellung nach Maß

• Dieser Kurs kann an Ihre Umgebung, Datensätze und Governance-Anforderungen angepasst werden; kontaktieren Sie uns bitte, um die Anpassung zu veranlassen.