SQL Programming and Procedural Logic - Mandarin Chinese

在本课程中，您将在 Databricks 中探索核心 SQL 编程和过程逻辑技能，重点学习如何构建模块化、可维护且面向生产的分析 Workflows。您将从学习关键 SQL 构造开始，例如公用表表达式（包括高级递归 CTE）、会话范围对象（如临时视图和表），以及用户自定义函数——这些构造能使您的 SQL 开发更加简洁且可复用。课程随后将引导您通过复合语句、变量、控制流、条件判断、循环和健壮的错误处理等高级 SQL 脚本技术，创建结构化且灵活的 SQL 流程。您还将学习如何利用符合 ACID 规范的多语句事务，确保这些多步骤管道中的数据一致性。最后，您将了解如何将逻辑封装到 SQL 存储过程中，并使用 LakeFlow Jobs 和迁移策略编排复杂 Workflows，将遗留任务转化为模块化、自动化的管道，从而充分发挥 Databricks 平台的全部能力。

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。

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:

• 对 SQL 工作区、数据仓库及 Databricks Notebooks（SQL、Python 和 markdown）有基本了解

• 具备使用 Databricks 湖仓架构的经验，包括 Delta Lake 和 Unity Catalog 的数据管理与治理

• 熟悉为数据管道和编排创建及管理 Workflows

• 具备在关系型数据库中使用 SQL 查询和分析数据的实践经验，包括使用存储过程及动态或参数化查询

• 具备数据迁移或现代化项目的实际知识，涵盖核心数据仓库概念，如 ETL、模式设计、数据建模和 BI 报表

• 了解数据管道编排与合规最佳实践，并理解 ANSI SQL 标准

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Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

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AI Engineer

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks - Mandarin Chinese

本课程涵盖在 Databricks 上部署和监控生成式 AI 智能体的端到端生命周期。学员将学习如何使用 Declarative Automation Bundles（DABs）将智能体部署为 Databricks Apps，通过模型上下文协议（MCP）集成工具，使用 MLflow Tracing 对智能体进行插桩，以及使用评分器、多轮评判器和在线评估来评估生产质量。通过动手演示和实验，学员将获得在 Databricks 平台上构建、观测和监控生产级 AI 智能体的实践经验。

注意：Databricks Academy 正在将 Databricks 环境中的课堂教学转为基于 notebook 的形式，不再使用幻灯片进行授课。您可以在 Vocareum 实验环境中访问课程 notebook。

Agent Evaluation on Databricks - Mandarin Chinese

本课程教授学生如何使用 MLflow 的评估框架对 AI 智能体进行系统性评估，以应对传统软件测试无法处理的非确定性 AI 系统所带来的独特挑战。学生将评估一个已注册在 Unity Catalog 中并通过 Unity Gateway 调用其模型的共享工具调用智能体，使用内置评判器处理正确性和安全性等常见标准，使用准则评判器满足特定业务需求，并使用自定义评判器应对专项需求。本课程涵盖使用精选数据集进行离线评估和在线生产监控，包括在 Unity Catalog 中存储 MLflow Traces。学生将使用 MLflow Tracing 了解智能体的执行模式，并收集来自开发人员和主题专家的人工反馈，这些专家通过 Databricks App 对智能体进行审查。通过实践演示和实验，学生将掌握创建评估 Workflows 的技能，从而在 AI 智能体开发生命周期中持续推动质量提升。

注意：Databricks Academy 正在转向在 Databricks 环境中使用基于笔记本的课堂授课形式，并将不再使用幻灯片进行讲授。您可以在 Vocareum 实验环境中访问课程讲义笔记本。

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français | Español | 普通话

Catalog Management and Data Organization - Mandarin Chinese

本课程将介绍如何在 Databricks Data and AI Platform 上使用 Unity Catalog 设计、实施和管理目录结构及大规模数据组织。课程共分五个模块：首先将 Unity Catalog 置于云平台部署模型的背景下，涵盖账户控制台、区域元存储以及实现其运作的管理员角色；随后，您将学习如何把组织拓扑结构（业务单元、地区及开发/QA/生产环境）转化为可扩展的目录和 schema 设计，并制定命名规范、所有权及 MANAGE 委派策略；接下来，课程将介绍安全存储集成，包括存储凭证、外部位置、托管存储层级、托管表与外部表、Volumes 以及 Lakehouse Federation；之后，您将应用访问模式和隔离策略，包括 workspace-目录绑定、权限继承、行过滤器、列掩码以及基于属性的访问控制（ABAC）策略，并通过审计信号验证结果；最后，课程以设计、管理和运营 Unity Catalog 资产的最佳实践作为总结。实操演示和实验在 serverless compute 上运行，并包含简短的 Genie Code 步骤。