参加培训班
Apache Spark™Programming with Databricks(2天)
本课程使用案例研究驱动的方法来探索Spark Programming with Databricks的基础知识，包括Spark架构、DataFrame API、查询优化、结构化流和Delta。
使用Databricks SQL进行数据分析(1天)
本课程全面介绍Databricks SQL。学习者将摄取数据，编写查询，生成可视化和仪表板，并学习如何将Databricks SQL连接到Databricks Partner工具。
数据工程与数据(2天)
本课程通过讲座和动手实验，教你使用Databricks构建数据管道的最佳实践。在课程结束时，您将拥有数据工程师构建流数据和批处理数据的端到端Delta Lake管道所需的所有知识和技能。
深度学习与数据(2天)
本课程涵盖了使用TensorFlow的神经网络基础知识，以及如何使用Apache Spark扩展深度学习模型的训练、推理和超参数调优。
Python数据科学与数据工程简介(2天)
本课程旨在为Python初学者提供使用标准数据操作和可视化库以编程方式与数据交互的基础知识。
机器学习在生产中的应用(1天)
本课程涵盖了从实验和模型管理管理完整机器学习生命周期的最佳实践。学生将探索各种部署范例和CI/CD框架，并学习如何解决生产问题。
在Databricks上优化Apache Spark™(2天)
本课程旨在加深Apache Spark中关键优化领域的知识，以及如何利用它们来提高性能。
使用Apache Spark™进行可扩展机器学习(2天)
本课程教授完整的数据科学工作流程，包括数据探索、特征工程、模型构建和超参数调优。到本课程结束时，您将构建一个端到端分布式机器学习管道，准备投入生产。
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