Databricks Schulungen & Inhouse Seminare

Für den Grundlagenkurs genügen SQL-Basiskenntnisse. Die fortgeschrittenen Seminare (Data Engineering, Spark, GenAI) setzen sichere Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Data-Warehouse-Konzepten oder Cloud-Infrastrukturen voraus.

Der Spark-Kurs fokussiert sich auf die Engine, das Performance-Tuning und die Entwicklung in der Cloud. Der Advanced Engineering Kurs konzentriert sich primär auf die Automatisierung von Pipelines mittels Delta Live Tables (DLT) und modernen Streaming-Workflows.

Absolut. Es geht nicht nur um das Erstellen von Prompts oder RAG-Systemen, sondern um den gesamten Lebenszyklus: von der Evaluation der Modelle mit MLflow bis hin zum Monitoring von KI-Agenten im Live-Betrieb im Generative AI Seminar.

Die Schulung DP-750 richtet sich an Dateningenieure, die bereits ein grundlegendes Verständnis von Cloud-Speicher und Datenorganisation haben. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in SQL und Python sowie Vertrautheit mit Azure Databricks Arbeitsbereichen, dem Unity-Katalog und der Git-Versionssteuerung.

Databricks eignet sich besonders, wenn Unternehmen große Datenmengen zentral verarbeiten, analysieren und für KI- oder Machine-Learning-Anwendungen nutzbar machen möchten. Die Plattform ist vor allem dann sinnvoll, wenn Daten aus vielen Quellen zusammengeführt, in Data Lakes oder Lakehouse-Architekturen organisiert und anschließend für Reporting, Data Engineering, Data Science oder KI-Projekte bereitgestellt werden sollen.

Typische Einsatzfälle sind der Aufbau moderner Datenplattformen, die Verarbeitung großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen, automatisierte Datenpipelines, Echtzeit-Analysen, Machine Learning Workflows sowie die Entwicklung von KI-Anwendungen auf Basis unternehmensinterner Daten. Besonders hilfreich ist Databricks, wenn Teams aus Data Engineers, Data Analysts und Data Scientists gemeinsam auf einer skalierbaren Plattform arbeiten sollen.

Verwenden sollten Sie Databricks insbesondere dann, wenn klassische Datenbank- oder BI-Lösungen an Grenzen stoßen, weil Datenmengen, Datenvielfalt oder Analyseanforderungen stark wachsen. Auch für Unternehmen, die Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud nutzen und eine leistungsfähige Umgebung für Big Data, Analytics und KI benötigen, ist Databricks eine geeignete Lösung.