Data Interoperability with Unity Catalog - Mandarin Chinese

在本课程中，您将学习如何帮助数据消费者获取经过验证的业务洞察，同时减轻您及企业数据与 AI 团队的负担。通过在黄金层之上构建语义层，您将为决策者和业务分析师提供以全新方式浏览关键业务性能指标的机会，同时保持高效的数据运营和经企业审核的指标。

注意：对于 SCORM 讲座文件，请确保在完成内容后关闭 SCORM 窗口。请勿点击‘Next Lesson’按钮，否则 SCORM 模块可能无法标记为已完成。

Languages Available: English | 日本語 |  한국어

本课程引导从业者全面了解 Databricks Data Intelligence Platform 上的各类数据建模方法——从经典数据仓库技术（Inmon、Kimball、Data Vault 2.0），到基于 特征存储 驱动的 ML 应用场景，再到通过 Unity Catalog 上的数据产品实现数据产品化。

每种建模方法均先通过讲座进行介绍，再结合共享数据集（TPC-H 样本）进行实操演示加以巩固。课程最后设有一个综合性端到端实验室，在单一集成工作流中涵盖 ERM、维度建模、Data Vault 2.0 及特征存储的综合练习。

注意：对于 SCORM 讲座文件，请确保在完成内容后关闭 SCORM 窗口。请勿点击‘Next Lesson’按钮，否则 SCORM 模块可能无法标记为已完成。

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在本课程中，您将培养使用 Databricks Data Intelligence Platform 执行机器学习工作流程及支持数据科学工作负载所需的基础技能。您将从机器学习从业者的视角探索该平台，涵盖以下主题：使用 Unity Catalog 中的特征工程构建和管理特征、使用 MLflow 进行端到端模型生命周期管理，以及使用 Lakeflow Jobs 进行管道编排。此外，您还将学习使用 Databricks Model Serving 进行实时模型推理，并通过 Genie Code - Data Science Agent Mode 体验 Databricks 透明、对话式的模型开发方式——在该模式下，您可以使用自然语言提示，直接在笔记本中生成、运行并迭代优化可执行的 ML 工作流程。本课程包含讲师主导的演示环节，并以一个综合性实验室作为结尾，以强化整个课程所涵盖的概念。

注意：Databricks Academy 正在将 Databricks 环境中的课堂课程转为基于 notebook 的形式，并停止在讲座中使用幻灯片。您可以在 Vocareum 实验环境中访问课程 notebook。