基於 Databricks 的金融數據分析培訓

Azure Databricks 是一個基於雲端的協作平台，使用 Apache Spark 和 Microsoft Azure 生態系統支援大數據分析和機器學習。

這門由講師指導的現場培訓（線上或線下），針對希望為金融用例設計、構建並部署機器學習模型的初級以上數據專業人員而設。

完成培訓後，學員將能夠：

• 在 Azure Databricks 中使用金融數據構建和訓練機器學習模型。
• 使用 MLflow 追蹤實驗、管理模型和部署解決方案。
• 應用模型來檢測異常、評估風險或預測金融趨勢。
• 將 ML 模型整合到可擴展的流程中，進行持續評估。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習和實操。
• 在實驗室環境中進行實作。

課程客製化選項

• 如需針對此課程請求客製化培訓，請聯絡我們安排。

本課程由講師現場指導進行（澳門，線上或線下），旨在幫助希望使用 Databricks 設置、部署和管理數據分析解決方案的数据科学家和開發者。

完成培訓後，學員將能夠：

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

Databricks 是一個統一的湖倉一體平台，它結合了 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程。

本課程由導師帶領，提供線上或線下培訓方式。對象為具有數據工程背景的初級至中級技術經理，旨在幫助大家使用 Databricks、Spark、Delta Lake、Unity Catalog 以及原生工作流程，將複雜的程序化 OLAP 邏輯遷移至湖倉一體架構。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 解釋湖倉一體架構以及銅→銀→金（Medallion）模式。
• 將存儲過程邏輯轉化為 Spark DataFrame 和筆記本實現。
• 設計並實現使用 Delta Lake 的增量加載、合併以及優化常規例程。
• 構建包含 Databricks Workflows、版本控制、測試和治理在內的全流程調度管道。

課程格式

• 密集的導師引導式課程，包含重點演示與講解。
• 每日實踐實驗，使用代表性數據集進行遷移練習。
• 指導代碼審查、性能調優輔導以及工作流程調度練習。

課程自定義選項

• 本課程可根據您的環境、數據集及治理需求進行定制，請聯繫我們安排。