Build a strong data warehousing foundation with the Databricks Data Intelligence Platform! You will learn how Databricks and the lakehouse architecture set your organization up for a modern SQL and BI stack. You will also explore the key components of the Databricks SQL product, ranging from data storage techniques to compute optimizations.

SQL in the Data Intelligence Platform

Benefits of the lakehouse for SQL

Exploring Databricks SQL

Exploring some data

Partner Connect

Databricks SQL key assets

Classifying Databricks SQL assets

Create a query

Build a visualization

Data Warehousing in Databricks

Build a strong data foundation for the lakehouse architecture! You will learn how to ingest, transform, and model your data using the capabilities in Databricks SQL. You will explore GUI-based and programmatic approaches to building out the medallion architecture, and creating a data ecosystem ready for any analytics workload.

Ingesting Data

GUI-based data ingest

Hydrating the lakehouse

Upload data manually

Using COPY INTO

Leveraging Auto Loader

Transforming data

SQL and the medallion architecture

Creating a coffee data layer

Cleaning up raw tables

Creating the silver layer

Creating a table of large premium claims

Data engineering with Databricks SQL

Create powerful data insights using Databricks SQL! You will learn how to write queries, create visualizations, and power dashboards using in-platform Databricks capabilities. You will practice leveraging SQL code, filters, and parameters to create a robust analytical application for your end users.

Eseguire query nella Data Intelligence Platform

Opzioni

Query

Entrambe

Visualizzazione

Asset analitici in Databricks SQL

Eseguire query sul nostro insieme di dati del caffè

Analizzare i sinistri assicurativi

Arricchire le query con funzioni

Visualizzare i risultati delle query

Creare un'applicazione di analytics

Il ruolo di Partner Connect

Un dashboard sui dati del caffè

Aggiungere filtri ai dashboard

Uso dei parametri nelle query

Crea un dashboard per i dirigenti

Data analysis with Databricks SQL

In the final chapter, you will learn some more advanced techniques that leverage the key differentiators of the Databricks platform. You will learn how to handle high-velocity and fast-changing data using window functions, and will be able to merge datasets as they come in.

Common data engineering patterns

Append vs. CDC

Updating coffee sales data

Optimizing data  with SQL

Using INSERT

Using MERGE

Advanced data analysis patterns

Understanding window functions and sub-queries

Analyzing coffee sales by store

Writing a sub-query

Using a  window function

Using windows and sub-queries together

Course recap

Advanced patterns with Databricks SQL

Ogni organizzazione ha bisogno di una soluzione di data warehousing per eseguire analisi di business intelligence critiche. Nel tempo sono esistiti molti strumenti per soddisfare queste esigenze, spesso però basati su stack tecnologici separati che faticavano a stare al passo con le necessità e le dimensioni dei dati moderni.

Databricks è una potente Data Intelligence Platform in grado di coprire molte esigenze analitiche di un’organizzazione. Sfruttando Databricks SQL, puoi utilizzare una soluzione di data warehouse altamente scalabile e performante direttamente nell’architettura lakehouse.

In questo corso scoprirai i componenti e i flussi di lavoro principali di Databricks SQL.

Per iniziare, vedrai come usare Databricks SQL per svolgere diversi task di data engineering e far avanzare i tuoi dati attraverso la medallion architecture per servire i team di data. Imparerai le tecniche comuni usate da molti data engineer, come scegliere tra diversi metodi di archiviazione dei dati e come mantenere i dati aggiornati.

Poi imparerai come analizzare i dati in Databricks SQL come fanno molti data analyst nel settore. Esplorerai le funzioni e le tecniche più comuni usando SQL basato su ANSI e creerai visualizzazioni e dashboard direttamente sulla piattaforma per raccontare al meglio la storia dei tuoi dati.

Infine, vedrai alcune tecniche più avanzate che valorizzano i principali elementi distintivi della piattaforma Databricks. Imparerai a gestire dati ad alta velocità e in rapido cambiamento usando le window function e sarai in grado di unire insiemi di dati man mano che arrivano.

Ogni organizzazione ha bisogno di una capacità di data warehousing per eseguire analisi di business intelligence fondamentali. Nel corso degli anni, ci sono stati un sacco di strumenti diversi per soddisfare queste esigenze, ma spesso erano tecnologie separate che facevano fatica a stare al passo con le moderne esigenze di dati e scalabilità.

Databricks è una potente piattaforma di Data Intelligence che può soddisfare un sacco di esigenze analitiche di un'organizzazione. Usando Databricks SQL, un'azienda può sfruttare una soluzione di data warehouse super scalabile e performante direttamente nell'architettura lakehouse.

In questo corso imparerai i componenti principali e i flussi di lavoro di Databricks SQL.

Prima di tutto, imparerai a usare Databricks SQL per fare diversi tipi di attività di ingegneria dei dati e spostare i tuoi dati attraverso l'architettura medallion per aiutare i team che si occupano di dati. Imparerai le tecniche più comuni che usano molti ingegneri dei dati, come scegliere tra diverse tecniche di archiviazione dei dati e come tenere aggiornati i tuoi dati.

Poi, imparerai come analizzare i tuoi dati in Databricks SQL, proprio come fanno tanti analisti di dati nel settore. Imparerai le funzioni e le tecniche più comuni usando SQL basato su ANSI, e poi creerai visualizzazioni e dashboard nella piattaforma per raccontare meglio la storia dei tuoi dati.

Infine, imparerai alcune tecniche più avanzate che sfruttano i principali punti di forza della piattaforma Databricks. Imparerai a gestire dati che cambiano velocemente usando le funzioni finestra e potrai unire i set di dati man mano che arrivano.

Intermediate SQL

Introduction to Databricks

Impara Databricks SQL per ingegneria dati, analisi e flussi di lavoro in tempo reale nel lakehouse.

Introduzione a Databricks SQL

Impara Databricks SQL per l'ingegneria dei dati, l'analisi e i flussi di lavoro in tempo reale nell'architettura lakehouse.

Analista dati in Databricks

Mostrare tutti i registri di vendita di un negozio negli ultimi 90 giorni

Selezionare campi specifici da una tabella di origine e filtrare le righe in base a due valori di dimensione

Mostrare il numero totale di vendite per ciascun negozio

Visualizzare la quota di vendite per ciascun negozio rispetto al totale delle vendite

Mostrare la distribuzione dei punti dati su due dimensioni chiave

Asset analitici in Databricks SQL

Introduzione a Databricks SQL

Esercizio pratico interattivo