4 strukturierte Implementierungsblöcke
Progressive Architektur mit Fokus auf Delivery-Ergebnisse und professionelle Bereitschaft.
BXP Apply
Professionelles Databricks-Implementierungsprogramm
Produktionsreife Databricks-Lösungen entwickeln
Apply ist die professionelle Implementierungsphase für Lernende mit Databricks-Grundlagen, die governed, testbare und skalierbare Lösungen mit Orchestrierung, ML-Operationalisierung und CI/CD-bewussten Delivery-Gewohnheiten entwickeln möchten.
Entwickelt von erfahrenen Databricks-Delivery-Trainern. Teil der umfassenderen BXP-Reise.
Lernbausteine
Alles für eine professionelle Databricks-Implementierung
End-to-End Labs und Capstone
Integrierte Build-Szenarien über Ingestion, Verarbeitung, Governance und Betrieb hinweg.
Lakeflow, Workflows, MLflow-Muster
Databricks-native Delivery-Muster für Automatisierung und operationalisiertes ML.
Governance- und CI/CD-Grundlagen
Sichere, kollaborative und wiederholbare Delivery-Workflows für Produktionsumgebungen.
Coaching-gestützte Progression
Geführte Implementierungsunterstützung mit Meilenstein-Recaps und zielgerichtetem Feedback.
Professionelle Ausrichtung
Progression ausgerichtet auf Erwartungen auf Professional-Level-Implementierung.
Warum Apply
Wo Databricks zur echten Delivery-Arbeit wird
Fokus auf professionelle Delivery
Vom Plattform-Wissen zur robusten, projektfähigen Implementierungskompetenz.
Produktionsorientierte Workflows
Lösungen mit Orchestrierung, Qualität, Governance und Wartbarkeit im Blick entwerfen.
End-to-End-Lösungsdesign
Ingestion, Transformation, Automatisierung, ML und Monitoring zu kohärenten Mustern verbinden.
Coaching-gestützte Progression
Delivery-Fähigkeiten durch geführte Labs, Recaps und zielgerichtetes 1:1-Support stärken.
Für wen ist das
Für Praktiker, die robuste Databricks-Lösungen entwickeln möchten
Databricks-Praktiker
Lernende mit Plattform-Grundlagen, die in echte Delivery-Ausführung einsteigen möchten.
- Du kennst bereits die Databricks-Grundlagen
- Du brauchst Implementierungstiefe und Präzision
- Du möchtest Delivery-Sicherheit in Projekten gewinnen
Junior bis Mid-Level Data Engineers
Technische Praktiker, die in produktionsorientiertes Pipeline- und Workflow-Design wechseln.
- Du möchtest stärkere Orchestrierungsmuster
- Du brauchst Qualitäts- und Governance-Gewohnheiten
- Du möchtest skalierbare Delivery-Techniken
Analytics Engineers
Fachleute, die stärkere Implementierung, Betrieb und CI/CD-orientierte Workflows anstreben.
- Du brauchst robuste Transformationspipelines
- Du möchtest wartbare Produktionsergebnisse
- Du brauchst Workflow- und Runtime-Sicherheit
Technische Berater
Implementierungsspezialisten, die Databricks-Kompetenz in kundenfertige Delivery-Ergebnisse umwandeln.
- Du lieferst interne oder Kundenprojekte
- Du brauchst stärkere Governance- und Ops-Tiefe
- Du möchtest professionelle Implementierungsstruktur
Nicht geeignet für Anfänger, reine Business-Nutzer oder bereits sehr fortgeschrittene Architekten. Diese Lernenden sind bei Learn, Ignite oder Grow/Lead besser aufgehoben.
Curriculum
4 Implementierungsblöcke mit Tiefe auf Produktionsniveau
Jeder Block konzentriert sich auf konkrete Delivery-Muster, praktische Implementierung und projektfertige Ergebnisse.
Block 1
Datenverarbeitung und Automatisierung
Zuverlässige, skalierbare Datenverarbeitungs-Workflows entwickeln.
Robuste ETL- und Ingestion-Muster mit Databricks-nativen Tools und performance-bewussten Compute-Entscheidungen entwerfen.
- Lakeflow Jobs ETL-Muster
- Auto Loader inkrementelle Ingestion
- Liquid Clustering, Caching, Partitionierung, Autoscaling
- Spark SQL und PySpark-Transformationen
- Ingestion und Transformation entwickeln
- Optimierungslab
- Workflow-Design-Aufgaben
- Wartbare ETL-Workflows entwickeln
- Inkrementelle Ingestion korrekt handhaben
- Kosten- und performance-bewusste Designentscheidungen anwenden
Block 2
Machine Learning und Operationalisierung
Machine-Learning-Workflows in Databricks operationalisieren.
Von der Analyse zur ML-Delivery mit MLflow, Feature Engineering und governed Model-Lifecycle-Praktiken übergehen.
- MLflow Tracking und Experiment-Management
- Feature Engineering mit PySpark und Delta
- Model Training mit Spark MLlib, scikit-learn, XGBoost
- Model Registry mit Unity Catalog Governance
- Experiment-Tracking-Lab
- Feature-Engineering-Workflow
- Model-Lifecycle-Implementierungsaufgabe
- ML-Workflows tracken und operationalisieren
- Feature-/Training-Flows in Databricks strukturieren
- Governed Model-Lifecycle-Praktiken anwenden
Block 3
Governance, Sicherheit und CI/CD
Governed, kollaborative und wiederholbare Delivery-Workflows entwickeln.
Lernen, wie professionelle Lösungen durch Governance- und CI/CD-Grundlagen gesichert, versioniert und automatisiert werden.
- Unity Catalog Governance, Lineage, RBAC-Richtlinien
- Databricks Repos und Git-Kollaboration
- CI/CD-Pipeline-Design und Automatisierungsmuster
- Governance-Konfigurationslab
- Git-Kollaborationsaufgaben
- CI/CD-Design-Walkthrough
- Governance und Zugriffskontrollen anwenden
- Effektiv in gemeinsamen Projekten zusammenarbeiten
- Delivery-Pipelines verantwortungsvoll automatisieren
Block 4
Capstone-Delivery und Zertifizierungsvorbereitung
Fähigkeiten in einem produktionsorientierten End-to-End-Build integrieren.
Ingestion, Transformation, Orchestrierung, Governance und ML-Muster in einem abschließenden Delivery-Szenario zusammenführen.
- End-to-End Pipeline-Implementierung
- Orchestrierungs-, Monitoring- und Reparaturmuster
- Kosten-/Betriebsbewusstsein und Wartbarkeit
- Professionelle Zertifizierungsvorbereitung
- Capstone-Design und -Implementierung
- Monitoring und operationale Verfeinerung
- Meilenstein-Recap und Bereitschafts-Review
- End-to-End Databricks-Lösungen liefern
- Produktionsorientierte Gewohnheiten demonstrieren
- Auf Erwartungen auf Professional-Level vorbereiten
Lernerfahrung
Ein coaching-gestütztes professionelles Implementierungsmodell
Apply ist als fortgeschrittenes geführtes Delivery-Modell mit praktischer Build-Intensität, Validierungs-Checkpoints und Coaching-Support für gezieltes Implementierungswachstum konzipiert.
KonzipierenUmsetzenValidierenBetreibenVerbessern
Ergebnisse
Was sich am Ende von Apply verändert
Vor Apply
- Solide Databricks-Grundlagen und Notebook-Vertrautheit
- Einige Kenntnisse in Ingestion, Transformation und Workflows
- Begrenzte Sicherheit bei echter Delivery-Komplexität
Nach Apply
- Produktionsreife Databricks-Pipelines und Datenprodukte entwickeln
- Governance, Kollaboration und CI/CD-bewusste Praktiken anwenden
- ML-Workflows mit MLflow und governed Zugriff operationalisieren
- Professionelle Implementierungsarbeit mit Delivery-Sicherheit beginnen
Warum Apply
Wie sich Apply von generischen fortgeschrittenen Alternativen unterscheidet
Generische Data-Engineering-Kurse
- Databricks-Spezifität
- Produktionsreife
- Governance & CI/CD-Relevanz
- ML-Operationalisierung
Reine Zertifizierungsvorbereitung
- Databricks-Spezifität
- Produktionsreife
- Governance & CI/CD-Relevanz
- ML-Operationalisierung
Dokumentationsbasiertes Lernen
- Databricks-Spezifität
- Produktionsreife
- Governance & CI/CD-Relevanz
- ML-Operationalisierung
BXP Apply
- Databricks-Spezifität
- Produktionsreife
- Governance & CI/CD-Relevanz
- ML-Operationalisierung
Referenzen
Vertraut von implementierungsorientierten Praktikern
„Apply war der Punkt, an dem Databricks aufgehört hat, wie Training zu wirken, und angefangen hat, sich wie eine echte Delivery-Umgebung anzufühlen."
Data Engineer, Logistics„Die Abdeckung von Orchestrierung, Governance und CI/CD hat das Lernen sofort projektrelevant gemacht."
Analytics Engineer, SaaS„Das war die stärkste Brücke, die ich je zwischen Databricks-Wissen und echter Implementierungskompetenz gesehen habe."
Technical Consultant, Professional ServicesFAQ
Häufige Fragen vor der Anmeldung zu Apply
Muss ich Learn abschließen, bevor ich Apply beitrete?
Learn ist der empfohlene Weg, oder ein gleichwertiges Databricks-Practitioner-Level-Können.
Welche Databricks-Kenntnisse sollte ich bereits haben?
Du solltest bereits Workspace-Grundlagen, Notebooks und grundlegende Ingestion-/Transformationsmuster verstehen.
Ist Apply auf die Professional-Zertifizierung ausgerichtet?
Ja. Die Apply-Progression ist darauf ausgelegt, Professional-Level-Implementierungserwartungen zu unterstützen.
Wie technisch ist das Programm?
Es ist hochgradig technisch, mit Fokus auf robuste Delivery-Workflows, Orchestrierung, Governance und Betriebsmuster.
Werde ich produktionsähnliche Pipelines entwickeln?
Ja. Das Curriculum umfasst praktische End-to-End-Pipeline-Implementierung und betriebsorientierte Praktiken.
Ist MLflow ein Kernbestandteil des Kurses?
Ja. MLflow und Model-Lifecycle-Praktiken sind ein Kernbestandteil von Block 2.
Welche Rolle spielt Coaching in Apply?
Coaching bietet gezieltes Implementierungsfeedback und unterstützt eine tiefere Delivery-Bereitschaft.
Was kommt nach Apply in der BXP-Reise?
Nach Apply können Lernende in Grow einsteigen, um fortgeschrittene Tiefe und Spezialisierung zu erlangen.
Nächste Kohorte
Produktionsreife Databricks-Lösungen mit Apply entwickeln
Professionelle Delivery-Kompetenz aufbauen und Implementierungsgewohnheiten entwickeln, die in echten Projekten eingesetzt werden.