Postav si pevné základy datového skladu s Databricks Data Intelligence Platform! Zjistíš, jak Databricks a architektura lakehouse připravují organizaci na moderní SQL a BI zásobník. Prozkoumáš také klíčové komponenty produktu Databricks SQL – od technik ukládání dat až po optimalizace výpočetního výkonu.

SQL v Data Intelligence Platform

Výhody lakehouse pro SQL

Prozkoumání Databricks SQL

Prozkoumání dat

Partner Connect

Klíčové součásti Databricks SQL

Klasifikace prostředků Databricks SQL

Vytvoř dotaz

Vytvoř vizualizaci

Datové sklady v Databricks

Vybuduj si pevný datový základ pro architekturu lakehouse! Naučíš se přijímat, transformovat a modelovat data pomocí možností Databricks SQL. Prozkoumáš přístupy k budování medallion architektury přes grafické rozhraní i programově a vytvoříš datový ekosystém připravený na jakékoli analytické úlohy.

Příjem dat

Nahrávání dat přes GUI

Naplnění lakehouse daty

Ruční nahrání dat

Použití příkazu COPY INTO

Využití Auto Loaderu

Transformace dat

SQL a medallion architektura

Vytvoření datové vrstvy pro kávu

Čištění surových tabulek

Vytvoření vrstvy Silver

Vytvoření tabulky velkých pojistných událostí

Datové inženýrství s Databricks SQL

Získej hodnotné poznatky z dat pomocí Databricks SQL! Naučíš se psát dotazy, vytvářet vizualizace a pohánět dashboardy s využitím nástrojů přímo v platformě Databricks. Procvičíš si práci s SQL kódem, filtry a parametry a vytvoříš robustní analytickou aplikaci pro své koncové uživatele.

Dotazování v platformě Data Intelligence

Analytické nástroje v Databricks SQL

Dotazování nad naším datasetem o kávě

Analýza pojistných událostí

Rozšíření dotazů o funkce

Vizualizace výsledků dotazů

Tvorba analytické aplikace

Role Partner Connect

Dashboard s daty o kávě

Přidávání filtrů do dashboardů

Použití parametrů v dotazech

Vytvoř executive dashboard

Analýza dat s Databricks SQL

V závěrečné kapitole se seznámíš s pokročilejšími technikami, které využívají klíčové přednosti platformy Databricks. Naučíš se pracovat s rychle přicházejícími a rychle se měnícími daty pomocí okenních funkcí a zvládneš slučování datových sad při jejich příchodu.

Běžné vzory datového inženýrství

Možnosti

Připojování dat

Change Data Capture (CDC)

Připojování dat vs. CDC

Aktualizace dat o prodeji kávy

Optimalizace dat pomocí SQL

Použití INSERT

Použití MERGE

Pokročilé vzory pro analýzu dat

Okenní funkce a poddotazy

Analýza prodeje kávy podle prodejen

Psaní poddotazu

Použití okenní funkce

Kombinace okenních funkcí a poddotazů

Shrnutí kurzu

Pokročilé vzory s Databricks SQL

Každá organizace potřebuje řešení pro datové sklady, které umožní spouštět klíčové analýzy business intelligence. V průběhu let vznikla celá řada nástrojů, které tuto potřebu pokrývaly, jenže šlo často o oddělené technologické zásobníky, jež nestíhaly držet krok s moderními nároky na data a jejich škálování.

Databricks je výkonná Data Intelligence Platform, která dokáže pokrýt velkou část analytických potřeb organizace. Díky Databricks SQL může organizace využít hyper škálovatelné a výkonné řešení datového skladu přímo v architektuře lakehouse.

V tomto kurzu se seznámíš s klíčovými komponentami a pracovními postupy v Databricks SQL.

Nejprve se naučíš používat Databricks SQL k různým datově-inženýrským úkolům a provádět data přes medallion architekturu až k datovým týmům. Osvojíš si techniky, které běžně používají datoví inženýři, naučíš se vybírat mezi různými přístupy k ukládání dat a udržovat data aktuální.

Dále se naučíš analyzovat data v Databricks SQL tak, jak to dělají datoví analytici v praxi. Prozkoumáš běžné funkce a techniky postavené na ANSI SQL a pak vytvoříš vizualizace a dashboardy přímo v platformě, aby tvoje data vyprávěla přesvědčivý příběh.

Na závěr se podíváš na pokročilejší techniky, které využívají klíčové přednosti platformy Databricks. Naučíš se pracovat s rychle se měnícími daty pomocí okenních funkcí a zvládneš slučování datových sad při jejich příchodu.

Každá organizace potřebuje schopnost datového skladu, aby mohla provádět klíčové analýzy business intelligence. V průběhu let existovalo mnoho různých nástrojů, které měly tyto potřeby uspokojit, ale často šlo o oddělené technologické stacky, které jen těžko držely krok s moderními datovými požadavky a škálou.

Databricks je výkonná platforma Data Intelligence Platform, která dokáže uspokojit mnoho analytických potřeb organizace. Využitím Databricks SQL může organizace přímo v architektuře lakehouse využívat vysoce škálovatelné a výkonné řešení datového skladu.

V tomto kurzu se seznámíte s klíčovými komponentami a pracovními postupy v Databricks SQL.

Nejprve se naučíte, jak používat Databricks SQL k provádění různých úloh datového inženýrství a jak přesouvat svá data medailonovou architekturou, aby sloužila datovým týmům. Získáte běžné techniky, které používá mnoho datových inženýrů, naučíte se vybírat mezi různými technikami ukládání dat a zjistíte, jak udržovat svá data aktuální.

Dále se naučíte, jak analyzovat svá data v Databricks SQL stejně jako mnoho datových analytiků v oboru. Naučíte se běžné funkce a techniky pomocí SQL založeného na ANSI a poté budete vytvářet vizualizace a dashboardy přímo v platformě, abyste lépe vyprávěli příběh svých dat.

Nakonec se naučíte i několik pokročilejších technik, které využívají klíčové přednosti platformy Databricks. Naučíte se, jak pracovat s daty s vysokou rychlostí a rychle se měnícími daty pomocí okenních funkcí, a budete schopni slučovat datové sady dohromady tak, jak přicházejí.

Intermediate SQL

Introduction to Databricks

Naučte se Databricks SQL pro datové inženýrství, analýzu a pracovní postupy v lakehouse architektuře.

Úvod do Databricks SQL

Naučte se Databricks SQL pro datové inženýrství, analytiku a datové workflow v reálném čase v architektuře lakehouse.

Junior datový inženýr v Databricks

Datový analytik v Databricks

Okenní funkce a poddotazy

Úvod do Databricks SQL

Interaktivní praktické cvičení