In today’s data-driven world, building scalable and efficient data applications is crucial for staying ahead in business and technology. This course explores the power of Databricks Lakehouse, a unified platform for managing and analyzing large volumes of data, and guides you through essential skills to create modern data applications.
Building Modern Data Applications Using Databricks Lakehouse
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Building Modern Data Applications Using Databricks Lakehouse
Dozent: Packt - Course Instructors
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Deploy near-real-time data pipelines using Delta Live Tables
Orchestrate data pipelines with Databricks workflows
Implement data validation and monitor data quality
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Storage
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Cloud Computing
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Terraform
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Data Security
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: CI/CD
- Kategorie: Data Integrity
- Kategorie: Real Time Data
- Kategorie: Databricks
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Governance
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: Data Lakes
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
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10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 10 Module
In this section, we explore real-time data pipelines with Delta Live Tables (DLT), analyze Delta Lake architecture, and design scalable streaming solutions for lakehouse environments
Das ist alles enthalten
2 Videos6 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we cover ingesting data with DLT, applying changes, and configuring pipelines for scalability.
Das ist alles enthalten
1 Video6 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore implementing data quality expectations in DLT pipelines, validating data integrity with temporary datasets, and quarantining poor-quality data for correction.
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we cover scaling DLT pipelines through cluster optimization, autoscaling, and Delta Lake techniques.
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore implementing data governance in a lakehouse using Unity Catalog, focusing on access controls, data discovery, and lineage tracking for compliance and security.
Das ist alles enthalten
1 Video7 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we cover managing data storage locations in Unity Catalog with secure governance and access control.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore data lineage in Unity Catalog, tracing origins, visualizing transformations, and identifying dependencies to ensure data integrity and proactive issue detection.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we cover deploying and managing DLT pipelines using Terraform in Databricks.
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore Databricks Asset Bundles (DABs) for streamlining data pipeline deployment, emphasizing GitHub integration, version control, and cross-team collaboration.
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore monitoring data pipelines using Databricks, focusing on health, performance, and data quality. Techniques include DBSQL alerts and webhook triggers for real-time issue resolution.
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
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Felipe M.
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