Data Analysis met Databricks voor Finance Training Cursus

Azure Databricks is een cloudgebaseerd samenwerkingsplatform dat big data-analyse en machine learning ondersteunt met behulp van Apache Spark en het Microsoft Azure-ecosysteem.

Deze door de instructeur geleide, live-training (online of ter plaatse) is gericht op middelgevorderde dataprofessionals die machine learning-modellen willen ontwerpen, bouwen en implementeren met Azure Databricks voor financiële toepassingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Machine learning-modellen te bouwen en trainen met financiële gegevens in Azure Databricks.
• MLflow te gebruiken voor het bijhouden van experimenten, beheren van modellen en implementeren van oplossingen.
• Modellen toe te passen om anomalieën te detecteren, risico's in kaart te brengen of trends te voorspellen in de financiële sector.
• ML-modellen te integreren in schaalbare pipelijnen voor continue evaluatie.

Cursusformat

• Interactieve les en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor op maat gemaakte training voor deze cursus, neem contact met ons op om een afspraak te maken.

Dit instructeurgeleide, live-training in België (online of on-site) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars die willen instellen, implementeren en beheren hoe ze datatechnologie-oplossingen gebruiken met Databricks.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Databricks in te stellen en te configureren.
• Inzicht te krijgen hoe Databricks en Apache Spark samenwerken.
• Te leren hoe je gegevens kunt laden en transformeren met Databricks.

Databricks is een geïntegreerde Lakehouse-platform dat Spark, Delta Lake en governance (Unity Catalog) combineert om schaalbare data engineering- en analytics-werkstroom te ondersteunen.

Deze door een instructeur geleide live training (online of on-site) is gericht op technologie-managers met een achtergrond in data engineering die complexe procedurele OLAP-logica willen migreren naar een Lakehouse-architectuur met behulp van Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog en native werkstroom.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De Lakehouse-architectuur en het Bronze→Silver→Gold (Medallion)-patroon uit te leggen.
• Procedurele logica van stored procedures om te zetten naar Spark DataFrame-implementaties en notebooks.
• Incrementele ingest, merge- en optimalisatie-routines ontwerpen en implementeren met behulp van Delta Lake.
• End-to-end georkestreerde pipelines bouwen met Databricks Workflows, versiebeheer, testen en governance.

Format van de cursus

• Intensieve sessies geleid door een instructeur met geconcentreerde demonstraties en uitleg.
• Dagelijks hands-on laboratorium met representatieve datasets en migratie-oefeningen.
• Geleide code-reviews, prestatieoptimalisatie-clinics en oefeningen in werkstroom-orkestratie.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Deze cursus kan worden aangepast aan uw omgeving, datasets en governance-eisen; neem contact met ons op voor een aanpassing.

Databricks Lakehouse is een geïntegreerde data- en AI-platform die data-engineering, data-science en analytics combineert op één, schaalbare basis.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor data-engineers en analytics-practitioners op niveau tussenmiddelbaar tot geavanceerd die eind-to-eind, productie-klare vaardigheden in data-engineering met behulp van Databricks, Apache Spark, orchestratie en downstream-visualisatie willen verwerven.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Schaalbare ETL/ELT-pipelines te ontwerpen en te implementeren op de Databricks Lakehouse-platform.
• Spark en geavanceerd SQL effectief te gebruiken voor grootschalige data-verwerking en optimalisatie.
• Modellen te bouwen, te trainen en te implementeren met behulp van Big Data ML-patronen en Databricks-tooling.
• Data-modellering- en ingestiepatronen te implementeren die afgestemd zijn op de analytische en rapportagebehoeften.
• Workflows te automatiseren met Airflow/Astronomer en operationeel te maken met Git-gebaseerd CI/CD.
• Productie-klare dashboards en visualisaties te maken met behulp van Tableau verbonden aan Databricks.
• Een aangepast hoofdproject te leveren dat een Lakehouse-oplossing van begin tot eind laat zien.

Opzet van de cursus

• Theoretische colleges met dagelijkse thema's en leesmateriaal.
• Uitgebreide hands-on labs in Databricks en cloudomgevingen.
• Wekelijkse praktische toetsen en certificatiebadge voorbereiding.
• Geleide projectwerkzaamheden met mentorschap van de instructeur en peerreviews.
• Eindcapstoneproject en presentatie.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.