Building Databricks Apps with Genie Code and Lakebase - Mandarin Chinese

本课程讲授如何在 Databricks Data Intelligence Platform 上使用纯 SQL 构建生产就绪的 ETL 管道。学员将学习以下内容：使用 Auto Loader 的流式处理表（用于增量摄取）、具有增量 刷新 功能的物化视图（用于白银到黄金的转换）、AUTO CDC（FLOW AUTO CDC）（用于声明式 SCD Type 1 和 Type 2 维度管理），以及 Apache Spark Declarative Pipelines（SDP）——将上述对象组合成具有数据质量期望、PRIVATE 表和统一监控功能的生产多表管道。本课程以一个真实的零售数据集为例，贯穿金银铜架构（铜 → 白银 → 黄金）的完整流程。使用 Lakeflow Jobs 进行编排作为附加模块提供。

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本课程专注于使用 Databricks 为机器学习准备数据的基础知识。学员将学习探索、清洗和整理数据的核心技能，这些技能专为传统机器学习应用而设计。主要主题包括数据可视化、特征工程以及最优特征存储策略。通过实践练习，学员将获得在 Databricks 中高效准备机器学习数据集的实操经验。本课程面向初级数据科学家、机器学习从业者，以及希望提升数据准备能力的人员，旨在为成功部署机器学习模型奠定坚实基础。

注意：

这是 'Machine Learning with Databricks’ 系列课程中的第一门课程。对于 SCORM 课程文件，请确保完成内容后关闭 SCORM 窗口。请勿点击 ‘Next Lesson’ 按钮，否则可能导致 SCORM 模块无法标记为已完成。

本课程将教您如何设计、构建和维护 Databricks Genie Agent——一种自然语言界面，使业务用户能够针对受治理的数据提出问题，并获得基于 SQL 的答案，而无需编写代码。

您将了解 Genie Agent 如何融入 Databricks AI/BI 产品系列，以及它们如何将自然语言转换为可靠的 SQL 查询。本课程重点介绍如何创建一个能够提供准确、一致且可信结果的 Genie Agent。

您将遵循完整的端到端工作流，从理解源数据、定义基准，到使用全套 Knowledge Store 管理工具对 Genie Agent 进行配置和优化。这些工具包括元数据、同义词、提示匹配、SQL 逻辑、示例查询和文本说明。

您还将学习如何通过 Genie One 与业务用户共享 Genie Agent，了解 Unity Catalog 治理如何自动执行，并利用监控和用户反馈持续提升质量。

完成本课程后，您将能够创建和管理一个生产就绪的 Genie Agent，以可扩展的方式提供受治理的自助式对话分析。

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