Catalog Management and Data Organization - Mandarin Chinese

在本课程中，您将学习如何在 Databricks Data Intelligence Platform 上设计、实施和管理目录结构及大规模数据组织。本课程全面介绍 Unity Catalog 作为企业级湖仓集中治理层的相关内容。课程分为五个模块：首先将 Unity Catalog 置于云平台部署模型中，涵盖账户控制台、元存储创建以及管理员角色层级；随后，您将学习如何利用命名规范、所有权模式和 MANAGE 委派，将组织拓扑结构（业务单元、地区及开发/QA/生产环境）转化为可扩展的目录和架构设计。课程接着介绍安全存储集成，包括存储凭证、外部位置、托管存储层级、托管表与外部表的区别，以及用于非表格数据的 UC Volumes。之后，您将应用访问模式和隔离策略——三级 GRANT 链、workspace 与目录绑定，以及架构级基于属性的访问控制（ABAC）策略——以实现大规模细粒度数据保护。最后，课程以目录设计最佳实践、自动化、最小权限原则和基于组的访问管理作为总结。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

本课程的内容面向具备以下技能、知识和能力的学员:

• 熟悉 Databricks Data Intelligence Platform 及基本 workspace 运营（创建集群和 SQL 仓库、在笔记本中运行 SQL 和 Python、基本笔记本导航）

• 掌握 Unity Catalog 基础知识，包括三级命名空间（metastore → catalog → schema → 表）及核心安全对象（表、视图、Volumes、模型）

• 具备在启用 Unity Catalog 的 workspace 中的实操经验，包括通过 SQL 创建和管理目录、schema 及表

• 深入理解身份与访问管理概念（用户、用户组、服务主体、身份验证、授权），以及账户级管理与 workspace 级管理之间的区别

• 掌握数据治理原则——访问控制、Data Classification、合规与审计——及其与平台功能的对应关系

• 熟悉云平台对象存储概念（S3、ADLS 或 GCS），包括 IAM 角色、存储桶级路径以及存储凭证在跨服务访问中的作用

• 初步了解 Delta Lake（托管表与外部表、Delta 生命周期）以及用于编排数据 Workflows 的 LakeFlow

• 具备大型企业架构的实践经验——多业务单元拓扑、区域数据驻留以及开发/QA/生产环境隔离

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Data Engineer

Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - Mandarin Chinese

本课程全面介绍了 DevOps 原则及其在 Databricks 项目中的应用。课程首先概述了核心 DevOps、DataOps、持续集成（CI）、持续部署（CD）和测试的基本概念，并探讨了如何将这些原则应用于数据工程管道。

课程随后聚焦于 CI/CD 流程中的持续部署，介绍用于项目部署的工具，包括 Databricks REST API、SDK 和 CLI。您将了解声明式自动化包（DAB）及其在 CI/CD 流程中的作用，深入学习其关键组件、文件夹结构，以及它们如何简化在 Databricks 中跨各种目标环境的部署流程。您还将学习如何使用 Databricks CLI 为多个具有不同配置的环境添加变量、修改、验证、部署和执行声明式自动化包。

最后，课程介绍如何将 Visual Studio Code 作为交互式开发环境（IDE），用于在本地构建、测试和部署声明式自动化包，从而优化开发流程。课程最后介绍如何使用 GitHub Actions 自动化部署管道，以增强声明式自动化包的 CI/CD 工作流。

完成本课程后，您将具备使用声明式自动化包自动化 Databricks 项目部署的能力，并能够通过 DevOps 实践提升工作效率。

注意：

Databricks Academy 正在将所有自定进度课程从视频讲座转为更简洁的 PDF 格式，其中包含幻灯片和讲义。请注意，演示视频仍将以原始格式提供。我们非常希望听到您对这一变化的看法，因此请通过课程末尾的课程调查分享您的反馈。感谢您成为我们学习社区的一员！本课程是 ‘Advanced Data Engineering with Databricks’ 系列的第四门课程。

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Lab

Professional

Building RAG Agents with Agent Bricks

This course provides hands-on training for building retrieval agents on Databricks. Participants will learn to create Genie Agents for unstructured data, perform information retrieval with Lakebase Search, parse and transform unstructured documents into structured data using AI Functions, chunk text for semantic retrieval, and build AI Search indexes with multiple search modes.

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