一位初階資料分析師最近加入你在 Sierra Publishing 的團隊，對於使用 pandas 做探索式資料分析（EDA）還不太熟悉。是否有方式讓他們也能對你的機器學習工作流程有所貢獻？
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了解雲端資料策略中的新 Lakehouse 範式，以及 Databricks Lakehouse 平台如何讓你的資料架構現代化。認識 Databricks 平台的基礎元件，以及它們如何彼此整合。
學習使用 Databricks 的功能來處理、轉換與清理你的資料。實作 Delta 儲存格式、Delta Live Tables 與 Workflows 等能力，將它們結合起來建立端到端的資料管線。
將 Databricks Lakehouse 平台作為你的資料倉儲解決方案，以支援商業智慧（BI）情境。使用 Databricks 內建、為 SQL 最佳化的功能，在你的資料上建立查詢與儀表板。
使用 Databricks 以受管的 MLFlow 管理你的機器學習管線。透過 Feature Store、Model Registry 與 Model Serving Endpoints，從端到端走過模型開發生命週期，在 Lakehouse 中打造健全的 MLOps 平台。
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