Azure Databricks के साथ डेटा एनालिटिक्स समाधान लागू करें
एक नजर में
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विषय
इस सीखने के पथ के अंत तक, आपने Databricks और Spark on Azure दोनों में उन्नत कौशल के लिए ठोस मध्यवर्ती का निर्माण कर लिया होगा। आप Spark DataFrames, Spark SQL और PySpark का उपयोग करके बड़े पैमाने पर डेटासेट को निगलने, बदलने और विश्लेषण करने में सक्षम हैं, जिससे आपको वितरित डेटा प्रोसेसिंग के साथ काम करने का विश्वास मिलता है। डेटाब्रिक्स के भीतर, आप जानते हैं कि कार्यक्षेत्र को कैसे नेविगेट करें, क्लस्टर प्रबंधित करें और डेल्टा टेबल कैसे बनाएं और बनाए रखें।
आप ईटीएल पाइपलाइनों को डिजाइन करने और चलाने, डेल्टा तालिकाओं को अनुकूलित करने, स्कीमा परिवर्तनों का प्रबंधन करने और डेटा गुणवत्ता नियमों को लागू करने में भी सक्षम होंगे। इसके अलावा, आप सीखते हैं कि लेकफ्लो जॉब्स और पाइपलाइनों के साथ वर्कलोड को कैसे व्यवस्थित किया जाए, जिससे आप अन्वेषण से स्वचालित वर्कफ़्लो की ओर बढ़ सकते हैं। अंत में, आप यूनिटी कैटलॉग, पर्व्यू इंटीग्रेशन और एक्सेस मैनेजमेंट सहित गवर्नेंस और सुरक्षा सुविधाओं से परिचित होते हैं, जो आपको उत्पादन-तैयार डेटा वातावरण में प्रभावी ढंग से काम करने के लिए तैयार करते हैं।
पूर्वावश्यकताएँ
इस सीखने के पथ को शुरू करने से पहले, आपको पहले से ही पायथन और SQL के मूल सिद्धांतों के साथ सहज होना चाहिए। इसमें सरल पायथन स्क्रिप्ट लिखने और सामान्य डेटा संरचनाओं के साथ काम करने में सक्षम होना शामिल है, साथ ही डेटा को फ़िल्टर करने, जोड़ने और एकत्रित करने के लिए SQL क्वेरी लिखना भी शामिल है। CSV, JSON, या लकड़ी की छत जैसे सामान्य फ़ाइल स्वरूपों की बुनियादी समझ भी डेटासेट के साथ काम करते समय मदद करेगी।
इसके अलावा, Azure पोर्टल और Azure स्टोरेज जैसी मुख्य सेवाओं के साथ परिचित होना महत्वपूर्ण है, साथ ही बैच बनाम स्ट्रीमिंग प्रोसेसिंग और संरचित बनाम असंरचित डेटा जैसी डेटा अवधारणाओं के बारे में सामान्य जागरूकता भी महत्वपूर्ण है। हालांकि अनिवार्य नहीं है, स्पार्क जैसे बड़े डेटा फ्रेमवर्क के लिए पूर्व एक्सपोजर, और ज्यूपिटर नोटबुक के साथ काम करने का अनुभव, डेटाब्रिक्स में संक्रमण को आसान बना सकता है।
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इस प्रशिक्षण पथ में मॉड्यूल
Azure Databricks एक क्लाउड सेवा है जो Apache Spark का उपयोग करके डेटा एनालिटिक्स के लिए एक स्केलेबल प्लेटफॉर्म प्रदान करती है।
Azure Databricks का उपयोग करके डेटा विश्लेषण करने का तरीका जानें। विभिन्न डेटा अंतर्ग्रहण विधियों का अन्वेषण करें और Azure Data Lake और Azure SQL डेटाबेस जैसे स्रोतों से डेटा को एकीकृत कैसे करें। यह मॉड्यूल खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) करने के लिए सहयोगी नोटबुक का उपयोग करने के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करता है, ताकि आप पैटर्न, विसंगतियों और सहसंबंधों को उजागर करने के लिए डेटा की कल्पना, हेरफेर और जांच कर सकें।
Azure Databricks Apache Spark पर बनाया गया है और डेटा इंजीनियरों और विश्लेषकों को बड़े पैमाने पर डेटा को बदलने, विश्लेषण करने और कल्पना करने के लिए Spark नौकरियां चलाने में सक्षम बनाता है।
डेल्टा लेक Azure Databricks में एक डेटा प्रबंधन समाधान है जो ACID लेनदेन, स्कीमा प्रवर्तन और समय यात्रा सहित डेटा स्थिरता, अखंडता और संस्करण क्षमताओं को सुनिश्चित करने वाली सुविधाएँ प्रदान करता है।
लेकफ्लो घोषणात्मक पाइपलाइनों का निर्माण Azure Databricks में डेल्टा झील की उन्नत सुविधाओं का उपयोग करके वास्तविक समय, स्केलेबल और विश्वसनीय डेटा प्रोसेसिंग को सक्षम बनाता है
लेकफ्लो जॉब्स के साथ वर्कलोड को तैनात करने में जटिल डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइनों, मशीन लर्निंग वर्कफ़्लोज़ और एनालिटिक्स कार्यों को ऑर्केस्ट्रेट और स्वचालित करना शामिल है। इस मॉड्यूल में, आप सीखते हैं कि डेटाब्रिक्स लेकफ्लो जॉब्स के साथ वर्कलोड को कैसे तैनात किया जाए।