Türkiye Merkezli Databricks Eğitimi (Databricks) Eğitimleri

Databricks Lakehouse, veri mühendisliği, veri bilimi ve analitiği birleştirerek tek, ölçeklenebilir bir temel üzerinde sunan birleşik veri ve yapay zeka platformudur.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye ile ileri seviye arasında veri mühendisleri ve analitik uygulayıcılar hedeflenmektedir. Katılımcıların Databricks, Apache Spark, orkestrasyon ve aşağı akım görselleştirme kullanarak üretim hazır beceriler kazanmalarını sağlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Databricks Lakehouse platformunda ölçeklenebilir ETL/ELT hattlarını tasarlama ve uygulama.
• Spark'ı ve gelişmiş SQL'ü büyük ölçekli veri işleme ve optimizasyon için etkin olarak kullanma.
• Büyük Veri ML desenleri ve Databricks araçları kullanarak modellerin oluşturulması, eğitilmesi ve dağıtılması.
• Analitik ve raporlama ihtiyaçlarına uygun veri modelleme ve entegrasyon desenlerinin uygulanması.
• Airflow/Astronomer ile iş akışlarının otomatikleştirilmesi ve Git tabanlı CI/CD ile operasyonelleştirilmesi.
• Databricks'a bağlı Tableau kullanarak üretim hazır panolar ve görselleştirmeler oluşturma.
• Baştan sona Lakehouse çözümü gösteren özelleştirilmiş bir kapanış projesi sunma.

Eğitim Formatı

• Günlük konular ve okuma odaklı teorik dersler.
• Databricks ve bulut ortamlarında kapsamlı elden deneyim.
• Haftalık pratik değerlendirme ve sertifika rozet hazırlığı.
• Eğitmen mentorluk ve arkadaş incelemesi ile yönlendirilmiş proje çalışması.
• Özelleştirilmiş kapanış projesi ve sunum.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Azure Databricks, Apache Spark ve Microsoft Azure ekosistemini kullanarak büyük veri analitiği ve makine öğrenimini destekleyen bulut tabanlı bir işbirliği platformudur.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye veri profesyonellerine, Azure Databricks kullanarak finansal kullanım senaryoları için makine öğrenimi modelleri tasarlamayı, oluşturmayı ve dağıtmayı hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

• Azure Databricks'te finansal veri kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek.
• MLflow kullanarak deneyleri izlemek, modelleri yönetmek ve çözümleri dağıtmak.
• Modelleri finansal anomali tespiti, risk değerlendirmesi veya trend tahminleri için uygulamak.
• Sürekli değerlendirme için ölçeklenebilir ardışık hatlara ML modellerini entegre etmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden geçirme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümü için lütfen bize ulaşın.

Databricks, büyük veri ve makine öğrenimi için tasarlanmış, işbirlikçi ortamlarda kullanılan birleşik analitik platformdur.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan veri analistleri ve finans uzmanları için tasarlanmıştır. Katılımcılar Databricks'i finansla ilgili kullanımlarda büyük ölçekli veri analizi gerçekleştirmeyi öğrenecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Databricks defterlerini finansal veri setleri sorgulama ve analiz etmek için kullanın.
• Raporlama ve fikir sunumu için ham finansal veriyi temizleyin ve dönüştürün.
• Performans izlemek için panolar ve görselleştirmeler oluşturun.
• Katılımcılar paylaşılan defterlerde gerçek zamanlı işbirliği yapın.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Türkiyetaki instructor-led canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), veri bilimcileri ve geliştiriciler için Databricks kullanarak veri analitiği çözümlerini kurma, dağıtımını yapma ve yönetme konusundadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Databricks'u kurup yapılandırmak.
• Databricks ile Apache Spark nasıl birlikte çalıştığını anlamak.
• Databricks'da veriyi yükleme ve dönüştürme yöntemini öğrenmek.