Databricks wird in modernen Datenplattformen für Datenverarbeitung, Analyse und Machine-Learning-Workflows eingesetzt. Die Plattform verbindet Notebooks, Spark-basierte Verarbeitung und Lakehouse-Konzepte. Der Kurs vermittelt, wie Databricks in Datenprojekten genutzt und in analytische Arbeitsabläufe eingeordnet wird.

Kursinhalt
1. Plattform und Arbeitsumgebung
  • Einordnung von Databricks in moderne Datenarchitekturen
  • Arbeit mit Workspaces, Clustern, Notebooks und Repositories
  • Verständnis von Lakehouse-Konzepten und Delta Lake

2. Datenverarbeitung
  • Import, Transformation und Analyse von Daten in Notebooks
  • Nutzung von Spark-Grundlagen für skalierbare Verarbeitung
  • Strukturierung von Datenflüssen für Analyse und Reporting

3. Zusammenarbeit und Betrieb
  • Versionierung, Dokumentation und Wiederverwendung von Notebooks
  • Einordnung von Jobs, Workflows und automatisierter Verarbeitung
  • Berücksichtigung von Berechtigungen, Kosten und Datenqualität

Berufliche Relevanz
  • Anwendung in Data Engineering, Analytics Engineering und Data Science
  • Vorbereitung auf Aufgaben in cloudbasierten Datenplattformen
  • Schnittstelle zwischen Datenverarbeitung, Machine Learning und Business Intelligence