Get Started with Databricks for Data Engineering - Mandarin Chinese

本课程介绍在 Databricks Data Intelligence Platform 上执行基础数据工程工作流所需的核心技能。您将探索工作区、使用 Unity Catalog，并学习数据工程师在 Databricks 上日常使用的基础构建模块。

本课程采用实操方式。您首先熟悉工作区，然后针对每个主题完成配套的演示（Demo）和实验（Lab）笔记本。演示会由讲师或引导式笔记本带您了解某个概念；实验则要求您自行应用刚刚所学的内容。

课程内容涵盖：

• Databricks Data Intelligence Platform，以及 Databricks 工作区、Unity Catalog 和笔记本如何协同运作。

• 创建和管理 Delta Lake 表。

• 使用 INSERT、UPDATE 和 DELETE 修改数据。

• 探索 Delta 表的版本历史记录和时间旅行。

• 使用 Lakeflow Connect 选项（CTAS、上传 UI 和 COPY INTO）引入数据。

• 构建奖牌架构管道，通过 Bronze、Silver 和 Gold 层转换数据。

• 使用 Lakeflow Jobs 实现管道自动化。

•（附加内容）使用 Spark Declarative Pipelines 构建声明式管道。

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

本内容面向具备以下技能/知识/能力的学员而开发：
• 对云数据平台有基本了解。您在概念层面理解什么是数据库、表和查询。

• 具备 SQL 的实用知识。您能够读写包含 WHERE、GROUP BY 和聚合函数的 SELECT 语句，并理解 INSERT、UPDATE 和 DELETE。

• 对数据引入、转换和管道等数据工程概念有总体了解会有所帮助，但并非必需——本课程会介绍这些基础内容。

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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.

Note: For SCORM lecture files, please ensure that you close the SCORM window after completing the content. Do not click the ‘Next Lesson’ button, as doing so may prevent the SCORM module from being marked as complete.