使用Azure Databricks進行金融領域的機器學習培訓

本課程由講師指導，提供澳門的線上或線下培訓，面向希望使用 Databricks 設置、部署和管理數據分析解決方案的數據科學家和開發人員。

通過本課程，參與者將能夠：

• 設置和配置 Databricks。
• 瞭解 Databricks 和 Apache Spark 如何協同工作。
• 學習如何在 Databricks 中加載和轉換數據。

Databricks是一個統一的Lakehouse平臺，結合了Spark、Delta Lake和治理（Unity Catalog），以支持可擴展的數據工程和分析工作流。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向具有數據工程背景的中級技術經理，旨在幫助他們將複雜的OLAP邏輯遷移到使用Databricks、Spark、Delta Lake、Unity Catalog和原生工作流的Lakehouse架構中。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 解釋Lakehouse架構及Bronze→Silver→Gold（Medallion）模式。
• 將存儲過程邏輯轉換爲Spark DataFrame和筆記本實現。
• 使用Delta Lake設計和實現增量攝取、合併和優化例程。
• 使用Databricks工作流構建端到端的編排管道，包括版本控制、測試和治理。

課程形式

• 密集的講師主導課程，包含重點演示和講解。
• 每天使用代表性數據集和遷移練習進行實踐操作。
• 指導代碼審查、性能調優診所和工作流編排實踐。

課程定製選項

• 本課程可根據您的環境、數據集和治理要求進行定製，請聯繫我們安排定製。

Databricks Lakehouse 是一個統一的數據與 AI 平臺，它將數據工程、數據科學和分析功能整合在一個可擴展的基礎架構上。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級到高級數據工程師和分析實踐者，旨在幫助他們掌握使用 Databricks、Apache Spark、編排工具以及下游可視化工具的端到端、生產級數據工程技能。

培訓結束後，學員將能夠：

• 在 Databricks Lakehouse 平臺上設計和實施可擴展的 ETL/ELT 管道。
• 高效使用 Spark 和高級 SQL 進行大規模數據處理和優化。
• 使用大數據機器學習模式和 Databricks 工具構建、訓練和部署模型。
• 實施符合分析和報告需求的數據建模與數據攝取模式。
• 使用 Airflow/Astronomer 自動化工作流，並通過基於 Git 的 CI/CD 進行運維。
• 創建生產級儀表板和可視化，使用 Tableau 連接 Databricks。
• 完成一個定製的畢業項目，展示端到端的 Lakehouse 解決方案。

課程形式

• 理論講座，聚焦每日主題和閱讀材料。
• 在 Databricks 和雲環境中進行大量動手實驗。
• 每週實踐評估和認證徽章準備。
• 指導項目工作，包括講師指導和同行評審。
• 最終的定製畢業項目與演示。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

Databricks 是一個為大數據和機器學習設計的統一分析平台，適用於協作環境。

這項由講師指導的培訓（線上或線下）旨在幫助初級到中級的數據分析師和金融專業人員，使用 Databricks 進行與金融相關的大規模數據分析。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用 Databricks 筆記本查詢和分析金融數據集。
• 清理和轉換原始金融數據以進行報告和洞察。
• 創建儀表板和可視化工具以跟踪性能。
• 與團隊成員即時協作，共享筆記本。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手操作。

課程定制選項

• 如需定制此課程的培訓，請聯繫我們安排。