Menü
Menü
Lernen Sie mit unserem Training, individuelle Datenplattformen zu entwerfen und einen Proof of Concept zu definieren. Profitieren Sie von Projekterfahrung unserer Experten und Cloud-Architekten mit Erfahrung direkt aus der Industrie.
Daten sind essentiell für die Innovation in Ihrem Unternehmen und bilden die Grundlage für den Aufbau von Machine Learning (AI) und Advanced Analytics Use Cases. Eine Datenplattform Strategie ist dafür der Grundpfeiler und ermöglicht es Ihnen, die nötigen Daten von verschiedenen Quell-Systemen zu sammeln, zu kategorisieren und zu archivieren. Azure Datalake, als Persistenzschicht, Data Factory für die Orchestrierung und den Datenabzug und Azure Databricks für die Verarbeitung (ETL) der Daten helfen unter anderem dabei, allen Ihren Anforderungen gerecht zu werden.
Thinkport hat bereits bei verschiedenen Großunternehmen die Entstehung von Datenplattformen von Architektur bis zur Produktion aktiv begleitet. In diesem Azure Databricks Training wollen wir mit Ihnen, für Ihr Unternehmen, gemeinsam eine individuell auf Sie abgestimmte Datenplattform entwerfen und einen ersten Rahmen für einen Proof of Concept (PoC) definieren.
16.08. - 17.08.23 Datenplattform mit Azure und Databricks Training
13.09. - 14.09.23 Datenplattform mit Azure und Databricks Training
11.10. - 12.10.23 Datenplattform mit Azure und Databricks Training
\* individuelle Termine möglich
Der Kurs ist geeignet für…
Success Story basierend auf diesem Training
Die Agenda kann individuell angepasst werden
Analyse der Liefersysteme und Datenstrukturen
Auswahl von Cloud Services und Komponenten
Entwicklung einer Zielarchitektur
Definition von weiteren Schritten
Grundlagen und Konzepte von Datenplattformen
Vorstellung von Referenzarchitekturen
Bestandsaufnahme des IST Zustands des Unternehmen
Sammeln und bewerten von individuellen Use Cases
Analyse der Liefersysteme und Datenstrukturen
Auswahl von Cloud Services und Komponenten
Entwicklung einer Zielarchitektur
Definition von weiteren Schritten
Die Lerninhalte des Azure Databricks Trainings werden von unseren Experten spannend und eingänglich vermittelt. Unsere Cloud-Profis begleiten Sie aktiv bei der Entwicklung von Datenplattformen -
von Architektur bis zur Produktion.
Erfahren Sie mehr zu diesem Training in einem persönlichen Gespräch
Sie setzen mit uns individuelle Schwerpunkte und erhalten ein zugeschnittenes Angebot für Ihre Anforderungen 24h nach dem Termin
Hier finden Sie eine kurze Zusammenstellung von oft gestellten Fragen und den dazugehörigen Antworten.
Eine Datenplattform ist eine IT-Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, Daten zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten, zu analysieren und zu verwalten. Eine Datenplattform kann aus verschiedenen Komponenten bestehen, wie beispielsweise Datenbanken, Data Warehouses, Big-Data-Technologien, Cloud-Plattformen und Analysesoftware.
Die Hauptfunktionen einer Datenplattform sind die Verwaltung von Daten, die Bereitstellung von Zugriff auf Daten und die Analyse von Daten. Eine Datenplattform bietet Unternehmen eine zentrale Stelle zur Speicherung und Verwaltung von Daten, was es erleichtert, Daten in verschiedenen Formaten und aus verschiedenen Quellen zu verwalten.
Databricks ist eine Cloud-basierte Analytics-Plattform, die auf Apache Spark basiert. Es wurde von den Entwicklern von Apache Spark gegründet und bietet eine benutzerfreundliche Umgebung für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Databricks ermöglicht es Benutzern, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, maschinelles Lernen anzuwenden, Datenvisualisierungen zu erstellen und Abfragen durchzuführen. Es bietet auch eine breite Palette von APIs und Bibliotheken, um Entwicklern die Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten zu erleichtern, einschließlich strukturierter Daten, unstrukturierter Daten, Texte und maschinellem Lernen.
Databricks bietet viele Vorteile, darunter:
Insgesamt bietet Databricks eine leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Plattform für die Verarbeitung von Big Data, die von vielen Unternehmen und Organisationen in verschiedenen Anwendungsbereichen genutzt wird.