Modellazione e Ingestione dei Dati con Azure Databricks

Il passaggio a un'architettura lakehouse moderna richiede una solida comprensione di come i dati sono strutturati, archiviati e gestiti. Questo corso scritto completo ti guida attraverso i principi fondamentali della modellazione dei dati all'interno di Azure Databricks, aiutandoti a costruire piattaforme dati ad alte prestazioni. Progredirai dalla comprensione dei concetti fondamentali del data lakehouse alla progettazione di strutture di archiviazione efficienti. Leggendo spiegazioni chiare ed esempi di codice pratici, imparerai come ottimizzare le prestazioni delle query, gestire gli schemi dei dati e garantire una robusta governance dei dati. Cosa imparerai: 1. Comprendere i fondamenti dell'architettura lakehouse, delle tabelle Delta Lake e della governance di Unity Catalog. 2. Progettare strutture di tabelle efficienti utilizzando strategie di partizionamento, liquid clustering e indicizzazione. 3. Implementare modelli di ingestione dei dati per caricare senza problemi dati batch e in streaming. 4. Gestire le dimensioni a variazione lenta per tenere traccia dei cambiamenti storici dei dati nel tempo. 5. Applicare tecniche di ottimizzazione dei dati come la compattazione dei file e lo z-ordering per query più veloci. 6. Configurare la sicurezza e i controlli di accesso utilizzando moderne pratiche di governance dei dati. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi strutturali dei moderni data lake. Esplorerai quindi guide scritte passo-passo sulla progettazione dello schema, l'ottimizzazione delle prestazioni e la gestione del ciclo di vita dei dati. Questo corso è progettato per ingegneri dei dati principianti, amministratori di database e analisti che desiderano passare a moderne piattaforme dati cloud. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Databricks, sebbene una familiarità di base con i concetti SQL sia utile. Inizia a leggere oggi per padroneggiare gli elementi essenziali della modellazione dei dati cloud e costruire pipeline di dati più veloci e affidabili.