Databricks veri mühendisliği

Databricks veri mühendisliği özellikleri, veri bilimcileri, veri mühendisleri ve veri analistleri arasında işbirliğine yönelik sağlam bir ortamdır. Veri mühendisliği görevleri, Databricks makine öğrenmesi çözümlerinin de omurgasını oluşturur.

Not

Öncelikli olarak SQL sorguları ve BI araçlarıyla çalışan bir veri analistiyseniz Databricks SQL'i tercih edebilirsiniz.

Veri Akışı Adı	Bunu istediğiniz zaman kullanın...
Delta Live Tables	Databricks Delta Live Tables ile veri alımı ve dönüşümü için veri işlem hatları oluşturmayı öğrenin.
Yapılandırılmış Akış	Databricks'te Yapılandırılmış Akış tarafından desteklenen akış, artımlı ve gerçek zamanlı iş yükleri hakkında bilgi edinin.
Apache Spark	Apache Spark'ın Databricks ve Databricks platformunda nasıl çalıştığını öğrenin.
İşlem	Databricks kümeleri ve bunları oluşturma ve yönetme hakkında bilgi edinin.
Notebooks	Databricks not defterinin ne olduğunu ve verilerinizi işlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için not defterlerini nasıl kullanacağınızı ve yöneteceğinizi öğrenin.
İş akışları	Databricks platformunda veri işleme, makine öğrenmesi ve veri analizi iş akışlarını düzenlemeyi öğrenin.
Kitaplıklar	Kitaplıkları kullanarak Databricks'te üçüncü taraf veya özel kodun nasıl kullanılabilir hale getirebileceğinizi öğrenin. Databricks'te kitaplıkları yüklemek için farklı modlar hakkında bilgi edinin.
Git klasörleri	Databricks'te geliştirme amacıyla not defterlerinizi ve diğer dosyalarınızı sürüm denetimi için Git'i kullanmayı öğrenin.
DBFS	Databricks çalışma alanına bağlı ve Databricks kümelerinde kullanılabilen dağıtılmış bir dosya sistemi olan Databricks Dosya Sistemi (DBFS) hakkında bilgi edinin
Dosyalar	Databricks'te dosyalarla çalışma seçenekleri hakkında bilgi edinin.
Geçiş	ETL işleri, kurumsal veri ambarları, ML, veri bilimi ve analiz gibi veri uygulamalarını Databricks'e geçirmeyi öğrenin.
İyileştirme ve performans	Databricks'te iyileştirmeler ve performans önerileri hakkında bilgi edinin.