Machine Learning at Scale

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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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.

在本课程中，您将学习如何有效地使用 Databricks 进行数据分析，重点关注 Databricks SQL。作为 Databricks 数据分析师，您的职责包括查找相关数据、分析其潜在应用，并将其转换为能够提供有价值业务洞察的格式。

您还将了解自己在管理数据对象方面的角色，以及如何在 Databricks Data Intelligence Platform 中使用 Notebooks、SQL 编辑器和 Databricks SQL 等工具对其进行操作。

此外，您将了解 Unity Catalog 在管理数据资产和整体平台方面的重要性。最后，本课程将概述 Databricks 如何促进性能优化，并教您如何访问 Query Insights，以了解在 Databricks 上执行 SQL 分析时后台发生的各项过程。

注意：对于 SCORM 讲座文件，请确保在完成内容后关闭 SCORM 窗口。请勿点击‘Next Lesson’按钮，否则 SCORM 模块可能无法标记为已完成。

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