Entwerfen und implementieren Sie produktionsreife Lakehouse-Architekturen mit Delta Lake und Databricks. Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, mehrschichtige Medallion-Pipelines einschließlich Bronze-, Silber- und Gold-Ebenen zu erstellen, ACID-Transaktionen zu verwalten, Schemata durchzusetzen und weiterzuentwickeln, Change Data Capture zu implementieren sowie Delta-Tabellen mithilfe von Data Skipping, Kompaktierung und Liquid Clustering leistungsoptimiert zu gestalten. Außerdem lernen Sie, Batch- und Streaming-Workloads zu vereinheitlichen und dabei Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wiederherstellbarkeit in Unternehmensumgebungen sicherzustellen.

Dieser Kurs zeichnet sich dadurch aus, dass er über die Delta-Lake-Syntax hinausgeht und sich auf das End-to-End-Lakehouse-Engineering konzentriert – von architektonischen Entwurfsmustern bis hin zur Produktionsoptimierung und Parallelitätssteuerung. Durch strukturierte Module und praktische Übungen sammeln Sie praktische Erfahrungen beim Entwurf skalierbarer Datenplattformen, die sowohl BI-Analysen als auch Machine-Learning-Workloads unterstützen. Wenn Sie als Dateningenieur, Analytics-Ingenieur oder Plattformarchitekt daran arbeiten, veraltete Data Warehouses oder Data Lakes zu modernisieren, vermittelt Ihnen dieser Kurs die praktischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um eine effiziente, kostengünstige und zukunftsfähige Dateninfrastruktur auf Databricks aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich in erster Linie an Studierende im ersten und zweiten Studienjahr mit Interesse an Ingenieurwissenschaften oder Naturwissenschaften sowie an Schüler der Oberstufe und Berufstätige mit Interesse an der Programmierung.