Introduction to Python for Data Science and Data Engineering - Mandarin Chinese

本课程介绍在 Databricks Data Intelligence Platform 上执行基本数据工程工作流所需的基础技能。您将浏览 workspace，使用 Unity Catalog，并学习数据工程师在 Databricks 上日常使用的核心构建模块。

本课程采用实践路径。您从熟悉 workspace 开始，然后针对每个主题完成配套的演示笔记本和实验室笔记本。演示部分将由讲师或引导式笔记本带您了解相关概念。

课程内容涵盖：

Databricks Data Intelligence Platform，以及 Databricks workspace、Unity Catalog 和笔记本之间的协作关系。

创建和管理 Delta Lake 表。

使用 INSERT、UPDATE 和 DELETE 修改数据。

浏览 UC 表的版本历史与 time travel 功能。

使用 LakeFlow Connect 的多种方式摄取数据：CTAS、上传 UI 以及 COPY INTO。

构建奖章架构管道，将数据依次经过铜牌、银牌和金牌层进行转换。

使用 LakeFlow Jobs 实现管道自动化。

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

完成本课程后，您将能够熟练创建 Delta Lake 表、向其中摄取数据、通过奖章管道对数据进行转换，并将整个流程自动化为定时任务。

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。

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。