Get Started with Databricks for Data Engineering - Mandarin Chinese

本课程提供 Databricks Data Intelligence Platform 的实践入门，重点介绍用于构建和部署生成式 AI 系统的关键组件与功能。学员将了解 Databricks 如何促进可扩展生成式 AI 解决方案的开发，并浏览 AI Search、Agent Framework 以及 MLflow 的生成式 AI 功能（用于模型追踪与日志记录）等工具。本课程包含构建和评估 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 管道、部署生成式 AI 智能体，以及利用评估框架优化性能的实践经验。课程结束时，学员将具备在 Databricks Data Intelligence Platform 上设计、部署和监控常见生成式 AI 应用程序的技能。

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。

本课程专为 Python 零基础学员设计，旨在介绍以编程方式处理数据的基础知识。课程从编程表达式、变量和数据类型的基本介绍开始，随后逐步深入讲解条件语句与控制语句、函数、集合类型、循环、错误处理以及类。您将学习如何通过外部依赖库扩展 Python 的功能，并获得使用 Pandas 依赖库进行数据分析与可视化的实践经验，包括借助 Apache Spark 扩展 Pandas 工作流。最后，您将浏览云计算的基本原理。在整个课程中，您将通过实验室练习获得大量实践机会，并可参考额外的资源，在课后进一步深化编程知识。

在本课程中，您将学习在 Databricks Platform 上进行平台管理的基础知识。本课程全面介绍了 Unity Catalog——这是在 Databricks 环境中实现有效数据治理的关键组件。课程分为五个模块，首先详细介绍 Databricks 基础架构及其平台，包括对 Databricks Workspace 的深入讲解。您将浏览 Unity Catalog 中的数据治理原则，涵盖其核心概念、架构与角色。课程还着重介绍如何管理 Unity Catalog 元存储及 compute 资源，包括经典 compute 和 SQL 仓库。最后，您将通过学习权限、细粒度访问控制以及如何管理数据对象，掌握数据访问控制的核心技能。学完本课程后，您将具备管理 Unity Catalog 所需的基本技能，能够实施有效的数据治理、优化 compute 资源并制定严格的数据安全策略。购买 Databricks 实验室订阅后，课程还将以一个综合实验室练习作为结尾，帮助您在真实的 Databricks Workspace 环境中实践所学内容。

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。