Mit unseren praxisnahen Databricks-Workshops die Zukunft der Datenanalyse entdecken!

Unsere praxisnahen Workshops bieten tiefgehende Einblicke in die Zukunft der Datenanalyse. Sie zeigen die Vorteile von Databricks für Data-Science und MLOps im Vergleich zu bestehenden Lösungen im Unternehmen auf. Zudem wird die Entwicklung einer modernen Architektur mit Databricks als zentrale Datenplattform erlernt und eine Cloud-Datenplattform auf Basis des Databricks-Lakehouse geschaffen. Jetzt die Gelegenheit nutzen, Datenstrategien auf das nächste Level zu heben und die volle Leistung von Databricks zu nutzen.

Workshopteilnehmer
 

Analytics-Workshop

Workshop-Angebot
Analytics: Microsoft-Power-BI auf Databricks-Datenplattform

Ziel:

Schaffung einer Cloud-Datenplattform mit Databricks-Lakehouse als Basis für Analytics mit Microsoft-Power-BI

Ergebnis / Nutzen:

  • Umsetzung eines Use-Cases mit optimierter Datenintegration
  • Transformation der Daten in einem Databricks-Lakehouse als universelle Basis für Analytics
  • Erstellung eines Power-BI-Berichts mit Datenmodell und Visualisierung für effektive und effiziente Analysen und fundierte Entscheidungen

Databricks Workshop Analytics Power BI

Ablauf des Workshops Analytics: MS-Power-BI auf Databricks-Datenplattform

Tag 1

Analyse Use-Case

  • Identifizierung der Stakeholder
  • Ermittlung der Anforderungen und Ziele der Stakeholder
  • Identifizierung der möglichen Datenbasis für den Use-Case
  • Definitionen für Berechnungen und Geschäftslogik
  • Entwurf von Report-Design / Mock-Up

Lösungsdesign

  • Datenmodellierung für ein Lakehouse mit Medaillon-Architektur
  • Design von Extract-Load-Transform-Workflows mit Delta-Live-Tables
  • Design der Power-BI-Strukturierung (Workspaces, Semantic-Model, Berichtsseiten und Visuals)

Tag 2/3

Umsetzung Lakehouse auf Databricks

  • Datenladung mit Databricks-Notebooks
  • Aufbau von Data-Lakehouse-Strukturen im Unity-Catalog
  • Umsetzung von ELT – Extract-Load-Transform mit Delta-Live-Tables für die Anwendung von Geschäftsregeln
  • Bereitstellung eines Sternschema Data-Marts für Power BI

Tag 4/5

Umsetzung Power-BI-Bericht

  • Inkrementelle Datenladung in Power BI mit Power-Query
  • Datenmodellierung und Aufbau von semantischen Datenmodellen nach Best-Practices
  • Erstellung von DAX-Kalkulationen für dynamische Kalkulationen und fortgeschrittene Analysen
  • Erstellung von Visualisierungen mit Interaktivitäten
  • Publizierung des Berichts im Power-BI-Service für effektive Kollaboration

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Der Workshop mit dem Schwerpunkt Analytics: MS-Power-BI auf Databricks-Datenplattform lässt sich zum Sonderpreis von 5.000 Euro buchen

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Data-Science-Workshop

Workshop-Angebot
Hands-On Data-Science mit Databricks

Ziel:

Aufzeigen der Vorteile von Databricks für Data-Science und MLOPs, Vergleich zu bestehenden Lösungen im Unternehmen

Ergebnis / Nutzen:

  • Erstellung eines Use-Case spezifischen PoCs in Databricks
  • Praktische Erfahrung mit fortgeschrittenen Databricks-Funktionen
  • Fähigkeit zur Implementierung komplexer Data-Science-Projekte

Databricks Workshop Data Science

Ablauf des Workshops Hands-On Data-Science mit Databricks

Tag 1

Einführung und Use-Case-Auswahl

  • Willkommen und Einführung
  • Überblick über den Workshop
  • Vorstellung der Teilnehmer und ihrer Projekte

Use-Case-Präsentation

  • Vorstellung des ausgewählten Use-Cases
  • Zielsetzungen und erwartete Ergebnisse

Plattform-Setup

  • Einrichtung der Databricks-Umgebung
  • Einführung in relevante Databricks-Tools

Tag 2

Datenverarbeitung und Feature-Engineering

  • Datenquellen und -integration
  • Aufbau der Datenpipeline

Feature-Engineering

  • Erstellung und Auswahl von Features
  • Feature-Store Nutzung

Praktische Übungen

  • Implementierung der Datenpipeline
  • Erstellung von Features für das Modell

Tag 3

Modellentwicklung

  • Auswahl und Training von ML-Modellen
  • Hyperparameter-Tuning

Modellvalidierung

  • Validierung und Evaluierung der Modelle
  • Cross-Validation und Performance-Metriken

Praktische Übungen

  • Training und Validierung von Modellen
  • Modellvergleich und Auswahl

Tag 4

Modellbereitstellung und -überwachung

  • Deployment-Strategien
  • Real-time- und Batch-Inferencing

Modellüberwachung

  • Überwachung von Modellen in Produktion
  • Nutzung von Lakehouse-Monitoring

Praktische Übungen

  • Bereitstellung des Modells in Databricks
  • Einrichtung von Monitoring-Dashboards

Tag 5

Abschluss und Use-Case-Präsentation

  • Präsentation der erarbeiteten Lösung
  • Feedback und Diskussion

Best-Practices und Lessons-Learned

  • Erfolgsfaktoren und Herausforderungen
  • Tipps für zukünftige Projekte
Abschluss und Q&A
  • Zusammenfassung und Ausblick
  • Offene Fragen und Diskussion

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Cloud-Datenarchitektur-Workshop

Workshop-Angebot
BI-Cloud-Datenarchitektur mit Databricks

Ziel:

Architekturentwurf mit Databricks als Datenplattform

Ergebnis / Nutzen:

  • Architekturentwurf mit integrierten Datenquellen
  • Databricks-Lakehouse-Schichtenmodel
  • Integration von Datenanalyse und Visualisierung
  • Künstliche Intelligenz und Machine-Learning für Effizienzsteigerung
  • Verbesserte Entscheidungsfindung
  • Skalierbarkeit und Flexibilität
  • Wettbewerbsvorteile

Databricks Workshop Cloud Datenarchitektur

Ablauf des Workshops Business-Intelligence-Cloud-Datenarchitektur mit Databricks

Tag 1

Analyse Ausgangssituation

  • Aufnahme der bisherigen Vorgehensweise der Datenanalyse
  • Definition der Anforderungen / Erwartungen / Ziele
  • Festlegung der Verwendungszwecke der Daten
  • Analyse des erwarteten Nutzungsverhalten

Analyse der Datenquellen

  • Analyse der relevanten Quellsysteme
  • Analyse der möglichen Schnittstellen / Anbindung / Zugriffsmöglichkeiten
  • Analyse der Datenstrukturen in den Quellen

Tag 2

Mögliche Datenstrecken

  • Entwurf der Ladestrecken von der Quelle in die Cloud-Datenplattform Databricks
  • Definition der Anbindung von OnPremise-Datenquellen

Größe und Komplexität der Daten

  • Analyse des/der erwarteten Datenvolumen / -mengen absolut
  • Analyse des/der sich ändernden erwartete Datenvolumen /
    -mengen
  • Definition der Häufigkeit von Datenaktualisierung

Tag 3/4

Architekturentwurf

  • Entwurf des Architektur Diagramms
  • Definition von Strategien zur Datenanbindung
  • Strukturierung eines Databricks-Lakehouses nach Best-Practices
  • Anbindung von Analytics, KI/ML und anderen Konsumenten der Daten
  • Definition der initiale Cluster-Empfehlungen

Tag 5

Präsentation des Architekturentwurfs

  • Vorstellung von Handlungsempfehlungen und nächste Schritte

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