Baue dir mit der Databricks Data-Intelligence-Plattform ein solides Fundament für Data Warehousing auf! Du lernst, wie Databricks und die Lakehouse-Architektur deine Organisation für einen modernen SQL- und BI-Stack aufstellen. Außerdem erkundest du die wichtigsten Komponenten von Databricks SQL – von Datenspeicher-Techniken bis zu Compute-Optimierungen.

SQL in der Data Intelligence Platform

Vorteile des Lakehouse für SQL

Databricks SQL erkunden

Daten erkunden

Partner Connect

Zentrale Assets in Databricks SQL

Databricks SQL-Assets klassifizieren

Erstelle eine Abfrage

Erstelle eine Visualisierung

Data-Warehousing mit Databricks

Lege ein starkes Datenfundament für die Lakehouse-Architektur! Du lernst, wie du Daten in Databricks SQL ingestierst, transformierst und modellierst. Du erkundest GUI-basierte und programmatische Ansätze, um die Medaillon-Architektur aufzubauen, und schaffst so ein Datenökosystem, das für jede Analytics-Workload bereit ist.

Daten ingestieren

Options

True

False

GUI-gestützte Datenaufnahme

Das Lakehouse befüllen

Daten manuell hochladen

COPY INTO verwenden

Auto Loader nutzen

Daten transformieren

Medaillon-Architektur

SQL und die Medaillon-Architektur

Eine Datenebene für Kaffee erstellen

Rohdaten-Tabellen bereinigen

Die Silver-Schicht erstellen

Eine Tabelle für hohe Prämien-Schäden erstellen

Data Engineering mit Databricks SQL

Erzeuge aussagekräftige Daten-Insights mit Databricks SQL! Du lernst, wie du Abfragen schreibst, Visualisierungen erstellst und Dashboards mit den Funktionen der Plattform betreibst. Du übst den Einsatz von SQL-Code, Filtern und Parametern, um eine robuste analytische Anwendung für deine Endnutzer zu entwickeln.

Abfragen in der Data Intelligence Platform

Analytische Assets in Databricks SQL

Abfragen unseres Coffee-Datensatzes

Schadensfälle in der Versicherung analysieren

Abfragen mit Funktionen ergänzen

Abfrageergebnisse visualisieren

Erstellen einer Analytics-Anwendung

Die Rolle von Partner Connect

Ein Dashboard für Kaffeedaten

Filter zu Dashboards hinzufügen

Parameter in Abfragen verwenden

Erstelle ein Executive-Dashboard

Datenanalyse mit Databricks SQL

Im abschließenden Kapitel lernst du fortgeschrittene Techniken kennen, die die zentralen Alleinstellungsmerkmale der Databricks-Plattform nutzen. Du erfährst, wie du schnelllebige und sich schnell ändernde Daten mit Fensterfunktionen verarbeitest und Datensätze beim Eintreffen zusammenführst.

Häufige Muster im Data Engineering

Anhängen vs. CDC

Kaffee-Umsatzdaten aktualisieren

Daten mit SQL optimieren

INSERT verwenden

MERGE verwenden

Fortgeschrittene Muster zur Datenanalyse

Window-Funktionen und Subqueries verstehen

Analyse von Kaffeeverkäufen nach Filiale

Eine Unterabfrage schreiben

Eine Window-Funktion verwenden

Window-Funktionen und Subabfragen zusammen verwenden

Kursrückblick

Fortgeschrittene Muster mit Databricks SQL

Jede Organisation braucht Data-Warehousing-Funktionen, um wichtige Business-Intelligence-Analysen durchzuführen. Im Laufe der Jahre gab es viele verschiedene Tools dafür, oft jedoch als getrennte Technologiestacks, die mit modernen Datenanforderungen und Skalierung kaum Schritt hielten.

Databricks ist eine leistungsstarke Data-Intelligence-Plattform, die viele analytische Anforderungen einer Organisation abdecken kann. Mit Databricks SQL lässt sich ein hochskalierbares und performantes Data-Warehouse direkt in der Lakehouse-Architektur nutzen.

In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Komponenten und Workflows in Databricks SQL kennen.

Zuerst erfährst du, wie du Databricks SQL für verschiedene Data-Engineering-Aufgaben nutzt und deine Daten durch die Medaillon-Architektur bewegst, um Datenteams zu versorgen. Du lernst gängige Techniken, die viele Data Engineers verwenden, wie du zwischen verschiedenen Datenspeicher-Ansätzen wählst und wie du deine Daten aktuell hältst.

Anschließend lernst du, wie du deine Daten in Databricks SQL analysierst – so wie es viele Data Analysts in der Praxis tun. Du lernst die gängigen Funktionen und Techniken auf Basis von ANSI-SQL kennen und erstellst Visualisierungen und Dashboards direkt in der Plattform, um deine Daten aussagekräftig zu präsentieren.

Abschließend lernst du einige fortgeschrittene Techniken, die die zentralen Alleinstellungsmerkmale der Databricks-Plattform nutzen. Du erfährst, wie du schnelllebige, sich rasch ändernde Daten mit Fensterfunktionen verarbeitest und Datensätze beim Eintreffen zusammenführst.

Jede Firma braucht eine gute Datenlagerung, um wichtige Analysen für die Geschäftsintelligenz durchzuführen. Im Laufe der Jahre gab es viele verschiedene Tools, um diese Anforderungen zu erfüllen, aber oft waren es separate Technologie-Stacks, die Schwierigkeiten hatten, mit den modernen Datenanforderungen und der Skalierbarkeit Schritt zu halten.

Databricks ist eine leistungsstarke Datenintelligenzplattform, die viele Analyseanforderungen von Unternehmen abdecken kann. Mit Databricks SQL kann ein Unternehmen eine super skalierbare und leistungsstarke Data-Warehouse-Lösung direkt in der Lakehouse-Architektur nutzen.

In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Teile und Abläufe von Databricks SQL kennen.

Zuerst lernst du, wie du mit Databricks SQL verschiedene Datenverarbeitungsaufgaben erledigen und deine Daten über die Medallion-Architektur an die Datenteams weiterleiten kannst. Du lernst die gängigen Techniken kennen, die viele Dateningenieure nutzen, wie man zwischen verschiedenen Datenspeichertechniken wählt und wie man seine Daten auf dem neuesten Stand hält.

Als Nächstes lernst du, wie du deine Daten in Databricks SQL analysierst, so wie es viele Datenanalysten in der Branche machen. Du lernst die gängigen Funktionen und Techniken mit ANSI-basiertem SQL kennen und erstellst dann plattforminterne Visualisierungen und Dashboards, um deine Daten besser zu präsentieren.

Zum Schluss lernst du noch ein paar fortgeschrittene Techniken kennen, die die wichtigsten Vorteile der Databricks-Plattform nutzen. Du lernst, wie du mit Fensterfunktionen mit schnellen und sich schnell ändernden Daten umgehst, und kannst Datensätze zusammenführen, sobald sie reinkommen.

Intermediate SQL

Introduction to Databricks

Lerne Databricks SQL für Datenengineering, Analysen und Echtzeit-Workflows in der Lakehouse-Architektur.

Einführung in Databricks SQL

Lerne Databricks SQL für Datenverarbeitung, Analysen und Echtzeit-Daten-Workflows in der Lakehouse-Architektur.

Das Lakehouse befüllen

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