Ingestione dati tramite GUI

Databricks offre due funzionalità principali per caricare i dati nel tuo ambiente lakehouse tramite la GUI: LakeFlow Connect e il caricamento manuale. Entrambe sono ottime opzioni che semplificano l’upload dei dati, ma ciascuna ha pro e contro specifici.

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Costruisci basi solide di data warehousing con la Databricks Data Intelligence Platform! Imparerai come Databricks e l’architettura lakehouse preparano la tua organizzazione a uno stack moderno di SQL e BI. Esplorerai anche i componenti chiave del prodotto Databricks SQL, dalle tecniche di archiviazione dei dati alle ottimizzazioni del compute.

Exercise 1: SQL nella Data Intelligence Platform Exercise 2: Vantaggi del lakehouse per SQL Exercise 3: Esplorare Databricks SQL Exercise 4: Esploriamo alcuni dati Exercise 5: Partner Connect Exercise 6: Asset chiave di Databricks SQL Exercise 7: Classificare gli asset di Databricks SQL Exercise 8: Crea una query Exercise 9: Crea una visualizzazione

Costruisci solide fondamenta dati per l’architettura lakehouse! Imparerai a acquisire, trasformare e modellare i tuoi dati sfruttando le funzionalità di Databricks SQL. Esplorerai approcci sia via interfaccia grafica sia programmatici per costruire la medallion architecture e creare un ecosistema dati pronto per qualsiasi carico analitico.

Exercise 1: Acquisire i dati Exercise 2: Ingestione dati tramite GUI

Esercizio attuale

Exercise 3: Popolare il lakehouse Exercise 4: Carica i dati manualmente Exercise 5: Uso di COPY INTO Exercise 6: Sfruttare Auto Loader Exercise 7: Trasformare i dati Exercise 8: SQL e l’architettura a medaglioni Exercise 9: Creare un livello dati per il caffè Exercise 10: Pulizia delle tabelle raw Exercise 11: Creare il livello Silver Exercise 12: Creare una tabella dei sinistri con premio elevato

Crea insight potenti dai dati con Databricks SQL! Imparerai a scrivere query, creare visualizzazioni e alimentare dashboard usando le funzionalità disponibili in Databricks. Metterai in pratica SQL, filtri e parametri per creare un’applicazione analitica solida per i tuoi utenti finali.

Exercise 1: Eseguire query nella Data Intelligence Platform Exercise 2: Asset analitici in Databricks SQL Exercise 3: Eseguire query sul nostro insieme di dati del caffè Exercise 4: Analizzare i sinistri assicurativi Exercise 5: Arricchire le query con funzioni Exercise 6: Visualizzare i risultati delle query Exercise 7: Creare un'applicazione di analytics Exercise 8: Il ruolo di Partner Connect Exercise 9: Un dashboard sui dati del caffè Exercise 10: Aggiungere filtri ai dashboard Exercise 11: Uso dei parametri nelle query Exercise 12: Crea un dashboard per la direzione

Nel capitolo finale, esplorerai tecniche più avanzate che sfruttano i principali elementi distintivi della piattaforma Databricks. Imparerai a gestire dati ad alta velocità e in rapido cambiamento usando le window function e a unire insiemi di dati man mano che arrivano.

Exercise 1: Pattern comuni di data engineering Exercise 2: Append vs. CDC Exercise 3: Aggiornare i dati sulle vendite di caffè Exercise 4: Ottimizzare i dati con SQL Exercise 5: Uso di INSERT Exercise 6: Uso di MERGE Exercise 7: Schemi avanzati di analisi dei dati Exercise 8: Capire le funzioni finestra e le sottoquery Exercise 9: Analizzare le vendite di caffè per negozio Exercise 10: Scrivere una sottoquery Exercise 11: Uso di una window function Exercise 12: Usare insieme funzioni finestra e sottoquery Exercise 13: Riepilogo del corso