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Databricks Data Engineering Advanced – DLT, Streaming & Workflows

Seminardauer: 3 Tage

Ziele der Schulung

In dieser 3-tägigen Schulung "Databricks Data Engineering Advanced – DLT, Streaming & Workflows" lernen Sie, produktionsreife Data Engineering Pipelines mit Databricks im Lakehouse-Umfeld zu entwickeln, zu automatisieren und zuverlässig zu betreiben. Sie vertiefen fortgeschrittene Delta-Lake-Techniken wie Optimierung, MERGE/UPSERT, Change Data Feed sowie Schema Enforcement für performante Enterprise-Workloads. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf Delta Live Tables zur Umsetzung skalierbarer Batch- und Streaming-Pipelines inklusive Monitoring, Fehlerbehandlung und Alerting. Darüber hinaus orchestrieren Sie komplexe End-to-End-Prozesse mit Databricks Workflows, Multi-Task Jobs, Abhängigkeiten sowie Git- und CI/CD-Integration. Sie lernen, Streaming-Architekturen mit Kafka robust umzusetzen und Exactly-Once Processing sowie State Management in Echtzeit-Szenarien sicherzustellen. Nach dem Kurs sind Sie in der Lage, observierbare, kostenoptimierte und skalierbare Data Engineering Plattformen auf Databricks für den Unternehmenseinsatz nachhaltig zu etablieren.

Zielgruppe Seminar

  • Data Engineers
  • ETL-Entwickler
  • DevOps Engineers

Voraussetzungen

  • Databricks Lakehouse Fundamentals oder vergleichbare Erfahrung
  • Python/SQL
  • Cloud Object Storage

Lernmethodik

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.

Seminarinhalt

Advanced Delta Lake Engineering

  • Delta Lake Optimierung: Z-Order, Compaction, Liquid Clustering
  • MERGE, UPSERT, Change Data Feed
  • Schema Enforcement & Evolution

Production Delta Live Tables (DLT)

  • Advanced DLT Patterns: Streaming Tables, Views
  • Error Handling & Retry Logic
  • Pipeline Monitoring & Alerts

Databricks Workflows & Orchestration

  • Multi-Task Jobs mit Dependencies
  • Dynamic Cluster Allocation & Spot Instances
  • Git Integration & CI/CD Pipelines

Streaming Data Pipelines

  • Structured Streaming mit Delta Live Tables
  • Kafka/Confluent Cloud Integration
  • Exactly-Once Processing & State Management

MLflow on Databricks

  • Model Training & Registry
  • Feature Store Operations
  • Batch Inference Pipelines

Production Best Practices

  • Cluster Sizing & Autoscaling
  • Cost Optimization & Tagging
  • Monitoring & Lakehouse Observability

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

IT-Schulungen Badge: Databricks Data Engineering Advanced – DLT, Streaming & Workflows

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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