Aktualisiert im Mai 2025. Dieser Kurs enthält jetzt den Coursera Coach! Eine intelligentere Art zu lernen mit interaktiven Unterhaltungen in Echtzeit, die Ihnen dabei helfen, Ihr Wissen zu testen, Ihre Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis zu vertiefen, während Sie im Kurs vorankommen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Projekte in Azure Databricks automatisieren und implementieren und so Workflows, Code-Repositories und Automatisierungsmerkmale effizient verwalten können. Am Ende des Kurses werden Sie praktische Erfahrungen beim Aufbau robuster Data-Engineering-Lösungen mit Azure Databricks sammeln und die Techniken der Projektautomatisierung innerhalb einer Cloud-basierten Plattform beherrschen. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die Projekt- und Automatisierungsmerkmale von Databricks, einschließlich der Verwaltung von Code mit Databricks Repos, der Erstellung von Workflows und der Arbeit mit der REST-API und CLI von Databricks. Im weiteren Verlauf lernen Sie, wie Sie Ihre Databricks-Umgebung und Speicherlösungen einrichten und verwalten sowie Sicherheits- und Ressourcenrichtlinien für eine Komplettlösung implementieren. Sie werden auch durch die Erstellung und das Testen Ihres Codes geführt, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von Daten durch Bronze-, Silber- und Gold-Layer liegt. Das Capstone-Projekt ermöglicht es Ihnen, das Gelernte praktisch anzuwenden. Sie beginnen mit dem Entwurf des Projektumfangs und gehen durch die Implementierung wesentlicher Schritte wie der Entkopplung der Datenaufnahme, der Einrichtung eines einheitlichen Katalogs und der Integration der Versorgungskontrolle. Während Sie verschiedene Schichten in Ihrer Architektur entwerfen und implementieren, führt Sie das Projekt zu Integrationstests und zur Entwicklung von Pipelines für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD). Dieser Kurs ist ideal für Data Engineers, Cloud Engineers und Entwickler, die ihre Kenntnisse in Databricks und Automatisierung erweitern möchten. Ein gewisses Maß an Vertrautheit mit Cloud-Computing-Konzepten und grundlegende Code-Kenntnisse werden empfohlen. Der Schwierigkeitsgrad ist mittelschwer und eignet sich für Teilnehmer mit einem grundlegenden Verständnis von Data Engineering oder Azure-Diensten.