Databricks und PySpark für Data Engineering Schulung

Diese Live-Schulung zu Österreich behandelt Machine Learning mit Azure Databricks im Finanzsektor und konzentriert sich auf den Aufbau, die Bewertung und die Bereitstellung von Modellen. Teilnehmer lernen, MLflow zu nutzen, Modelle in skalierbare Pipelines zu integrieren und ML zur Erkennung von Anomalien und zur Trendvorhersage in regulierten Umgebungen anzuwenden.

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.

Dieser 5-tägige Intensivkurs in Österreich hilft mittelständischen Technologie-Managern dabei, gespeicherte Prozeduren in ein Databricks-Lakehouse zu migrieren. Mithilfe von praktischen Labs erlernen Sie die Beherrschung von Spark, Delta Lake und Unity Catalog, um optimierte, End-to-End-Pipelines für modernes Data Engineering aufzubauen.

Diese interaktive Databricks-Schulung in Österreich vermittelt Finanzfachleuten praktische Fähigkeiten in Datenanalyse, Visualisierung und Zusammenarbeit. Lernen Sie, Finanzdaten zu bereinigen, KPI-Dashboards zu erstellen und Abfragen für die Echtzeit-Berichterstattung und Leistungskontrolle zu optimieren.

Dieses Schulung bietet eine praktische Einführung in den Aufbau skalierbarer Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Arbeitsabläufe mit PySpark. Die Teilnehmenden lernen, wie Apache Spark in modernen Big-Data-Ökosystemen funktioniert und wie große Datensätze effizient mithilfe von Prinzipien der verteilten Datenverarbeitung verarbeitet werden können.

Dieser dreitägige, praxisorientierte Kurs konzentriert sich auf den Aufbau und die Optimierung effizienter Datenverarbeitungs-Workloads unter Verwendung von PySpark, Pandas und Polars in Kubernetes-basierten Umgebungen.

Die Teilnehmer entwickeln ein praxisnahes Verständnis dafür, wie Spark-Anwendungen auf Kubernetes ausgeführt werden und wie Konfigurationsentscheidungen auf Anwendungsebene Performance, Skalierbarkeit, Ressourcenverbrauch und Kosten beeinflussen. Der Kurs deckt zentrale Optimierungsbereiche ab, einschließlich der Dimensionierung von Executoren, Speicherallokierung, dynamischer Allokierung, Partitionierungsstrategien, Shuffle-Verhalten, dem Problem kleiner Dateien und der effizienten Verarbeitung von Parquet-Dateien.

Außerdem widmet sich der Kurs häufigen Herausforderungen bei der Arbeit mit Pandas, wie etwa Speicherlimitierungen und Speicherüberlauf-Fehlern (Out-of-memory), und stellt Polars als hochperformante Alternative für ausgewählte Datenverarbeitungs-Workloads vor. In praktischen Übungen diagnostizieren die Teilnehmer Leistungs- und Speicherprobleme, vergleichen unterschiedliche Konfigurationsstrategien und wenden Optimierungstechniken auf realistische ETL- und Machine-Learning-Szenarien an.

Der Fokus liegt während des gesamten Kurses auf praktischer Entscheidungsfindung: es geht darum, Engpässe zu identifizieren, die richtigen Werkzeuge auszuwählen, Spark effizient zu konfigurieren und ein Gleichgewicht zwischen Performance, Infrastrukturressourcenverbrauch und Kosten zu finden.

In diesem leitergeführten Live-Training in Österreich lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark gemeinsam nutzen, um Big Data zu analysieren, während sie an praktischen Übungen arbeiten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Spark mit Python nutzen, um Big Data zu analysieren.
• An Übungen arbeiten, die reale Anwendungsfälle simulieren.
• Verschiedene Werkzeuge und Techniken für die Big-Data-Analyse mit PySpark anwenden.

Dieses live geleitete Training in Österreich behandelt die Stratio-Plattform mit Fokus auf die Module Rocket und Intelligence in Verbindung mit PySpark. Die Teilnehmer beherrschen Dateneingabe, -transformation und fortgeschrittene Analytik und erwerben praktische Fähigkeiten in Schleifen, UDFs und unternehmensweiten Datenworkflows.