Partner Connect

Databricks oferuje świetne możliwości eksploracji danych, jednak wielu użytkowników chce korzystać ze swoich dotychczasowych narzędzi BI.

W tym ćwiczeniu sprawdzisz, jak za pomocą Partner Connect utworzyć połączenie produkcyjne między SQL Warehouse w Databricks a narzędziem BI.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do Databricks SQL

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do Databricks SQL

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.7+

Rozpocznij kurs za darmo

Zbuduj solidne podstawy hurtowni danych z Platformą Data Intelligence Databricks! Dowiesz się, jak Databricks i architektura lakehouse przygotowują organizację na nowoczesny stos SQL i BI. Poznasz też kluczowe komponenty produktu Databricks SQL – od technik przechowywania danych po optymalizację obliczeniową.

Exercise 1: SQL w platformie Data Intelligence Exercise 2: Zalety lakehouse dla SQL Exercise 3: Eksploracja Databricks SQL Exercise 4: Eksploracja danych Exercise 5: Partner Connect

Bieżące ćwiczenie

Exercise 6: Kluczowe zasoby Databricks SQL Exercise 7: Klasyfikowanie zasobów Databricks SQL Exercise 8: Utwórz zapytanie Exercise 9: Tworzenie wizualizacji

Zbuduj solidne fundamenty danych dla architektury lakehouse! Nauczysz się wczytywać, przekształcać i modelować dane przy użyciu możliwości Databricks SQL. Poznasz zarówno podejścia oparte na graficznym interfejsie, jak i programistyczne metody budowania architektury medallion oraz tworzenia ekosystemu danych gotowego na dowolne obciążenia analityczne.

Exercise 1: Wczytywanie danych Exercise 2: Wczytywanie danych przez interfejs graficzny Exercise 3: Zasilanie lakehouse'u danymi Exercise 4: Ręczne przesyłanie danych Exercise 5: Używanie polecenia COPY INTO Exercise 6: Korzystanie z Auto Loadera Exercise 7: Przekształcanie danych Exercise 8: SQL i architektura medallion Exercise 9: Tworzenie warstwy danych o kawie Exercise 10: Czyszczenie surowych tabel Exercise 11: Tworzenie warstwy Silver Exercise 12: Tworzenie tabeli dużych roszczeń składkowych

Twórz wartościowe analizy danych w Databricks SQL! Nauczysz się pisać zapytania, tworzyć wizualizacje i budować dashboardy przy użyciu narzędzi dostępnych bezpośrednio w platformie. Będziesz ćwiczyć korzystanie z kodu SQL, filtrów i parametrów, aby budować zaawansowane aplikacje analityczne dla swoich użytkowników.

Exercise 1: Tworzenie zapytań w platformie Data Intelligence Exercise 2: Zasoby analityczne w Databricks SQL Exercise 3: Zapytania do zbioru danych o kawie Exercise 4: Analiza roszczeń ubezpieczeniowych Exercise 5: Wzbogacanie zapytań o funkcje Exercise 6: Wizualizacja wyników zapytań Exercise 7: Tworzenie aplikacji analitycznej Exercise 8: Rola Partner Connect Exercise 9: Dashboard danych kawowych Exercise 10: Dodawanie filtrów do dashboardów Exercise 11: Używanie parametrów w zapytaniach Exercise 12: Tworzenie dashboardu dla kadry kierowniczej

W ostatnim rozdziale poznasz bardziej zaawansowane techniki, które wykorzystują kluczowe zalety platformy Databricks. Nauczysz się obsługiwać szybko zmieniające się dane o dużej prędkości napływu przy użyciu funkcji okna, a także łączyć zbiory danych w miarę ich napływania.

Exercise 1: Typowe wzorce inżynierii danych Exercise 2: Dołączanie danych a CDC Exercise 3: Aktualizacja danych sprzedaży kawy Exercise 4: Optymalizacja danych za pomocą SQL Exercise 5: Używanie INSERT Exercise 6: Używanie MERGE Exercise 7: Zaawansowane wzorce analizy danych Exercise 8: Funkcje okna i podzapytania – podstawowe pojęcia Exercise 9: Analiza sprzedaży kawy według sklepu Exercise 10: Pisanie podzapytania Exercise 11: Korzystanie z funkcji okna Exercise 12: Łączenie funkcji okienkowych i podzapytań Exercise 13: Podsumowanie kursu