Datenanalyse mit Databricks für die Finanzbranche Schulung

Azure Databricks ist eine cloudbasierte, kollaborative Plattform, die Big-Data-Analysen sowie das maschinelle Lernen mithilfe von Apache Spark und dem Microsoft Azure-Ökosystem ermöglicht.

Dieses praxisorientierte Schulungsprogramm unter Anleitung eines Instruktors – online oder vor Ort durchgeführt – richtet sich an Datenexperten mittleren Kenntnisstands, die maschinelle Lernmodelle zur Anwendung in der Finanzbranche mit Azure Databricks entwerfen, implementieren und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Maschinelle Lernmodelle anhand finanzieller Daten in Azure Databricks zu entwickeln und zu trainieren.
• MLflow zur Verfolgung von Experimenten, Verwaltung der Modelle sowie Bereitstellung von Lösungen einzusetzen.
• Die Modelle zur Erkennung von Anomalien, Risikobewertung oder Prognose von Markttrends in der Finanzwelt zu nutzen.
• ML-Modelle in skalierbare Verarbeitungsprozesse einzubinden, um eine kontinuierliche Evaluation sicherzustellen.

Ablauf der Schulung

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen sowie praktische Anwendungsbeispiele.
• Direkte Umsetzung in einer live vorbereiteten Laborumgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Für eine individuell auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Schulung kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Databricks nutzen möchten, um datenanalysebezogene Lösungen einzurichten, bereitzustellen und zu verwalten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• Databricks einzurichten und zu konfigurieren.
• Zu verstehen, wie Databricks mit Apache Spark zusammenarbeitet.
• Daten in Databricks zu laden und umzuwandeln.

Databricks stellt eine integrierte Lakehouse-Plattform dar, die Spark, Delta Lake sowie Governance-Funktionen wie Unity Catalog vereint – ideal für skalierbare Datenverarbeitungs- und Analyseprozesse.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Technologie-Manager mit Grundkenntnissen in der Datenverarbeitung, die komplexe OLAP-Prozeduren auf eine Lakehouse-Struktur unter Verwendung von Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog sowie nativen Workflows migrieren möchten.

Nach Abschluss des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Lakehouse-Architektur sowie das Bronze→Silver→Gold-Modell (auch Medallion-Pattern genannt) zu erklären.
• Logik aus gespeicherten Prozeduren in Spark DataFrame-basierte Implementierungen und Notebooks umzuwandeln.
• Inkrementelle Datenladeprozesse, Zusammenführungsmechanismen sowie Optimierungsstrategien mit Delta Lake zu entwerfen und einzusetzen.
• End-to-End-Pipelines zu erstellen, die durch Databricks Workflows gesteuert werden, inklusive Versionskontrolle, Testverfahren sowie Governance-Anforderungen.

Aufbau des Kurses

• Intensives, von einem Dozenten geleitetes Training mit gezielten Demonstrationen und Erklärungen.
• Tägliche praktische Übungen anhand repräsentativer Datensätze sowie Migrationsaufgaben.
• Begleitete Code-Reviews, Workshops zur Leistungsoptimierung sowie geübte Orchestrierung von Workflows.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Der Kurs kann an Ihre spezifischen Umgebungen, Datensätze und Governance-Anforderungen angepasst werden; kontaktieren Sie uns für entsprechende Optionen.