INDA cung cấp các khóa học Databrick cho doanh nghiệp với thời gian nhanh nhất, chất lượng tốt nhất và giá cả hợp lý nhất!
Table of Contents
Những thách thức được giải quyết bởi Databricks
Thông qua khóa học Databrick, các chuyên gia thông tin phải đối mặt với nhiều khó khăn nghiêm trọng trong việc thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu thô và các lựa chọn thay thế tạo ra giá trị của công ty, bao gồm:
Cung cấp khả năng truy cập thông tin đơn giản và nhanh chóng trên quy mô lớn.
Triển khai các ứng dụng học máy và phát trực tuyến có chất lượng sản xuất.
Sử dụng nhiều khoa học dữ liệu hơn để hỗ trợ việc ra quyết định.
Cung cấp khả năng truy cập thông tin đơn giản và nhanh chóng trên quy mô lớn
Điều này có nghĩa là xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, nhập từ các kho lưu trữ dữ liệu phi truyền thống như AWS S3 và các kho lưu trữ khác, giúp giảm thời gian xử lý hàng loạt.
Triển khai các ứng dụng học máy và phát trực tuyến có chất lượng sản xuất
Thiết lập, điều chỉnh và mở rộng quy mô cụm Apache Spark cho nhóm. Giữ cho các cụm luôn linh hoạt và cập nhật với các phiên bản mới nhất cũng như lập lịch, chạy và gỡ lỗi các ứng dụng trong sản xuất.
Sử dụng nhiều khoa học dữ liệu hơn để hỗ trợ việc ra quyết định
Khóa học Databrick giúp khám phá và trực quan hóa dữ liệu tương tác, xây dựng trang tổng quan thời gian thực và kết nối với các công cụ Business Intelligence.
Dịch vụ đào tạo triển khai khóa học Databricks cho doanh nghiệp
1.Data Engineering with Databricks
Mô tả khóa học
Các chuyên gia sẽ hướng dẫn về các thành phần của Nền tảng Databricks Lakehouse hỗ trợ trực tiếp việc đưa đường ống ETL vào sản xuất. Người tham gia khóa học Databrick sẽ tận dụng SQL và Python để xác định và lên lịch các quy trình xử lý tăng dần dữ liệu mới từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Mục đích để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng phân tích và bảng thông tin trong Lakehouse.
Khóa học Databrick cung cấp hướng dẫn thực hành về Không gian làm việc Khoa học & Kỹ thuật Dữ liệu Databricks, Databricks SQL, Bảng trực tiếp Delta, Kho dữ liệu Databricks, Điều phối tác vụ Databricks và Danh mục Unity.
Mục tiêu khóa học
- Tận dụng Nền tảng Databricks Lakehouse để thực hiện các trách nhiệm cốt lõi trong việc phát triển đường ống dữ liệu
- Sử dụng SQL và Python để viết các quy trình dữ liệu sản xuất nhằm trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu vào các bảng và dạng xem trong Lakehouse
- Đơn giản hóa việc nhập dữ liệu và truyền bá thay đổi gia tăng bằng cách sử dụng các tính năng và cú pháp gốc của Databricks, bao gồm cả Bảng trực tiếp Delta
- Sắp xếp các quy trình sản xuất để mang lại kết quả mới cho bảng thông tin và phân tích đặc biệt
2.Data Analysis with Databricks SQL
Mô tả khóa học
Khóa học Databrick cung cấp phần giới thiệu toàn diện về Databricks SQL. Người học sẽ nhập dữ liệu, viết truy vấn, tạo hình ảnh trực quan và bảng điều khiển cũng như định cấu hình cảnh báo.
Mục tiêu khóa học
- Nhập dữ liệu và lưu giữ nó trong Databricks SQL dưới dạng bảng và dạng xem
- Truy vấn dữ liệu trong Databricks SQL
- Sử dụng Databricks SQL để tạo trực quan hóa và bảng điều khiển
- Tạo Cảnh báo để thông báo cho các bên liên quan về các sự kiện cụ thể
- Chia sẻ truy vấn và bảng thông tin với người khác
3.Deep Learning with Databricks
Mô tả khóa học
Khóa học Databrick bắt đầu bằng cách trình bày những kiến thức cơ bản về mạng lưới thần kinh và API tensorflow.keras. Trong khóa học này bạn sẽ tận dụng Spark để mở rộng quy mô các mô hình Databricks. Đồng thời tận dụng MLflow để theo dõi, tạo phiên bản và quản lý các mô hình này.
Học viên sẽ đi sâu vào deeplearning, bao gồm các ví dụ thực hành để so sánh và đối chiếu các kỹ thuật khác nhau để chuẩn bị dữ liệu phân tán. Nó bao gồm Petastorm và TFRecord, cũng như các kỹ thuật đào tạo phân tán như Horovod và spark-tensorflow-distributor.
Mục tiêu khóa học
- Xây dựng mô hình học sâu bằng tensorflow.keras
- Điều chỉnh siêu tham số trên quy mô lớn với Hyperopt và Spark
- Theo dõi, phiên bản và quản lý thử nghiệm bằng MLflow
- Thực hiện suy luận phân tán trên quy mô lớn bằng cách sử dụng UDF của gấu trúc
- Mở rộng quy mô và đào tạo các mô hình deep learning phân tán bằng Horovod
- Áp dụng các thư viện có khả năng diễn giải mô hình, chẳng hạn như SHAP, để hiểu các dự đoán mô hình
- Sử dụng CNN và chuyển giao học tập cho các nhiệm vụ phân loại hình ảnh
- Sử dụng RNN, mô hình dựa trên sự chú ý và học tập chuyển giao cho các nhiệm vụ NLP
4.Machine Learning in Production
Mô tả khóa học
Các chuyên gia sẽ hướng dẫn về các phương pháp hay nhất về MLOps để đưa mô hình học máy vào sản xuất.
Nửa đầu của khóa học Databrick sử dụng kho tính năng để đăng ký dữ liệu đào tạo và sử dụng MLflow để theo dõi vòng đời máy học, đóng gói các mô hình để triển khai và quản lý các phiên bản mô hình.
Nửa sau của khóa học Databrick xem xét các vấn đề sản xuất bao gồm mô hình triển khai, giám sát và CI/CD. Đến cuối khóa học này, bạn sẽ xây dựng một quy trình toàn diện để ghi nhật ký, triển khai và giám sát các mô hình máy học.
Mục tiêu khóa học
- Theo dõi, phiên bản và quản lý các thử nghiệm học máy
- Tận dụng Databricks Feature Store để quản lý dữ liệu có thể tái tạo
- Triển khai các chiến lược triển khai các mô hình theo lô, phát trực tuyến và thời gian thực
- Xây dựng các giải pháp giám sát, bao gồm phát hiện trôi dạt
5.Optimizing Apache Spark™ on Databricks
Mô tả khóa học
Trong khóa học Databrick, bạn sẽ khám phá năm vấn đề chính đại diện cho phần lớn các vấn đề về hiệu suất trong ứng dụng Apache Spark: lệch, tràn, xáo trộn, lưu trữ và tuần tự hóa.
Với các ví dụ dựa trên bộ dữ liệu từ 100 GB đến 1 TB, bạn sẽ điều tra và chẩn đoán các nguồn gây tắc nghẽn với Spark UI và tìm hiểu các chiến lược giảm thiểu hiệu quả. Bạn cũng sẽ khám phá các tính năng mới được giới thiệu trong Spark 3 có thể tự động giải quyết các vấn đề phổ biến về hiệu suất.
Cuối cùng, bạn tìm hiểu cách thiết kế và định cấu hình các cụm để có hiệu suất tối ưu dựa trên nhu cầu và mối quan tâm cụ thể của nhóm.
Mục tiêu khóa học
- Nêu rõ cách giảm thiểu năm vấn đề về hiệu suất phổ biến nhất trong ứng dụng Spark để đạt được hiệu suất ứng dụng tốt hơn
- Tóm tắt các vấn đề về hiệu suất phổ biến nhất liên quan đến việc nhập dữ liệu và cách giảm thiểu chúng
- Trình bày rõ cách sử dụng các tính năng mới trong Spark 3.x để giảm thiểu các vấn đề về hiệu suất trong ứng dụng Spark của bạn
- Định cấu hình cụm Spark để có hiệu suất tối đa theo yêu cầu công việc cụ thể
Hãy liên hệ ngay với INDA để được tư vấn ngay về dịch vụ đào tạo khóa học Databrick!
Xem thêm thông tin về Databricks tại đây: https://indaacademy.vn/databricks/
Cảm ơn bạn đã đọc bài viết. Chúng tôi tự hào cung cấp các dịch vụ đa dạng trong lĩnh vực CNTT, bao gồm:
Triển khai kho dữ liệu DWH: Giải pháp lưu trữ dữ liệu, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc quản lý và phân tích dữ liệu lớn.
Dịch vụ phát triển phần mềm: Tạo ra các ứng dụng và giải pháp phần mềm tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu cụ thể của bạn.
Dịch vụ IT Outsourcing: Đội ngũ chuyên gia dữ liệu giàu kinh nghiệm, sẵn sàng gia nhập và thúc đẩy dự án của bạn.
Dịch vụ xây dựng báo cáo BI: Chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chiến lược giúp ra quyết định chính xác hơn.Đào tạo về dữ liệu: Các khóa học chất lượng cao, thiết kế dành riêng cho doanh nghiệp, giúp nâng cao kỹ năng và kiến thức về dữ liệu của đội ngũ của bạn.
