4 fortgeschrittene Blöcke
Strukturierte Progression mit Fokus auf höherwertige technische Kompetenz.
BXP Grow
Fortgeschrittenes Databricks-Architektur- und Skalierungsprogramm
Deinen Databricks-Impact durch Architektur und Leadership skalieren
Grow ist die fortgeschrittene Stufe für aktive Databricks-Praktiker, die Architektur, Wiederverwendbarkeit, Governance-Reife und technischen Einfluss in Teams vertiefen möchten.
Entwickelt für fortgeschrittene Praktiker. Teil der umfassenderen BXP-Reise.
Lernbausteine
Alles für Skalierung, Architektur und Mentoring-Reife
Streaming, CDC, fortgeschrittenes DLT
Tiefere Verarbeitungs- und Automatisierungs-Workflows für sich entwickelnde Systeme entwickeln.
ML-Operationalisierungs-Reife
Von ML-Experimentierung zu governed und wiederverwendbaren Betriebsmustern übergehen.
Governance und FinOps-Tiefe
Lineage, Controls und Kostenbewusstsein auf Architekturebene anwenden.
Mentoring und wiederverwendbare Frameworks
Standards und Assets entwickeln, die teamweite Delivery-Konsistenz verbessern.
Intensiveres Coaching
Coaching nutzen, um Architekturentscheidungen und Leadership-Momente zu schärfen.
Warum Grow
Von starker Delivery zu hochwirksamen technischem Einfluss
Über individuelle Delivery hinauswachsen
Wiederverwendbare, nachhaltige Muster schaffen, die den breiten Plattformerfolg unterstützen.
Für Komplexität architektonieren
Fortgeschrittene Pipeline-, Streaming-, ML- und Governance-Szenarien souverän bewältigen.
Technischen Hebel erhöhen
Andere mentoren, Standards prägen und Delivery-Qualität teamübergreifend beeinflussen.
Fortgeschrittenes Coaching und Reflexion
Architektonisches Urteilsvermögen durch Coaching, Meilenstein-Reviews und Peer-Diskussion schärfen.
Für wen ist das
Für erfahrene Praktiker, die Architektur und Einfluss ausbauen
Erfahrene Databricks-Praktiker
Fachleute, die bereits liefern und nun stärkere architektonische Breite anstreben.
- Du kannst bereits robuste Lösungen liefern
- Du möchtest Skalierungs- und Optimierungstiefe
- Du möchtest teamübergreifende Qualität erhöhen
Senior Data oder Analytics Engineers
Praktiker, die Streaming-, Governance- und Performance-Reife vertiefen.
- Du brauchst stärkere Architekturmuster
- Du möchtest wiederverwendbare Automatisierungs-Assets
- Du möchtest kostenbewusste Plattformentscheidungen treffen
Angehende Technical Leads
Personen, die sich in Richtung Mentoring und Delivery-Standards-Ownership bewegen.
- Du beeinflusst bereits Projektmuster
- Du möchtest stärkere Mentoring-Kompetenz
- Du möchtest bessere Praktiken standardisieren
Fortgeschrittene Berater
Spezialisten, die stärkere Architektur und teamübergreifende Konsistenz in der Delivery benötigen.
- Du unterstützt mehrere Delivery-Kontexte
- Du brauchst wiederverwendbare Frameworks
- Du möchtest breiteren technischen Hebel
Nicht geeignet für Anfänger, Business-Nutzer oder Praktiker, die noch Kernimplementierungsgrundlagen aufbauen.
Curriculum
4 fortgeschrittene Blöcke für Skalierung, Wiederverwendbarkeit und teamübergreifenden Wert
Block 1
Plattform-Architektur und Skalierung
Für Skalierung, Kostenbewusstsein und Plattform-Reife entwerfen.
Architekturentscheidungen vertiefen und Large-Scale-Muster mit stärkerem Governance- und FinOps-Kontext optimieren.
- Medallion-Architektur im großen Maßstab
- Cluster-/Autoscaling-Strategie und Tuning
- Z-Ordering, Caching und Optimierungsmuster
- FinOps und Kostenkontrolle-Praktiken
- Architektur-Review-Szenarien
- Optimierungs- und Skalierungsaufgaben
- Plattform-Kostenbewusstseins-Übungen
- Skalierbarere Lösungen architektonieren
- Kosten- und performance-bewusste Entscheidungen anwenden
- Plattform-Trade-offs klar abwägen
Block 2
Fortgeschrittene Verarbeitung und Automatisierung
Fortgeschrittene und wiederverwendbare Echtzeit-Workflows implementieren.
Über Standard-ETL hinausgehen mit fortgeschrittenem DLT, CDC-Handling, Schema-Evolution und Streaming-Resilienz.
- Fortgeschrittenes ETL mit DLT
- CDC-Muster und Schema-Evolution
- Structured Streaming und Checkpointing
- Parametrisierte Notebooks und wiederverwendbare Komponenten
- Fortgeschrittenes Pipeline-Lab
- Streaming-Implementierungsaufgabe
- Wiederverwendungs- und Parametrisierungsherausforderung
- Fortgeschrittene DLT- und Streaming-Flows entwickeln
- Sich entwickelnde Quellmuster robust handhaben
- Wiederverwendbare Automatisierungs-Assets erstellen
Block 3
Machine Learning und Operationalisierung
ML-Workflows mit stärkerer Reife operationalisieren.
Von der Experimentierung zu governed Feature-Workflows und praktischen Model-Deployment-Mustern übergehen.
- Fortgeschrittene MLflow- und Model-Registry-Muster
- Feature Engineering mit Delta Lake
- Deployment zu Batch- und Echtzeit-Endpunkten
- Sichere Kollaboration durch Unity Catalog
- ML-Operationalisierungslab
- Deployment-Szenario-Walkthrough
- Feature-Workflow-Implementierungsaufgabe
- Reife ML-Workflows strukturieren
- Modelle sicherer deployen
- ML-Delivery mit Governance kombinieren
Block 4
Governance, Mentoring und Capstone
Teamübergreifenden Wert durch technisches Leadership schaffen.
Fortgeschrittene Governance, Mentoring und wiederverwendbare Delivery-Standards in einem Capstone mit breiterer architektonischer Relevanz anwenden.
- Unity Catalog Audit-APIs und sicheres Sharing
- Governance im großen Maßstab und Lineage-Reife
- Mentoring und Retrospektiven leiten
- Rollenentwicklung und technische Coaching-Praktiken
- Governance-Szenario-Lab
- Mentoring- und Reflexionsübungen
- Finales fortgeschrittenes Capstone
- Fortgeschrittene Governance-Praktiken anwenden
- Andere effektiver mentoren
- Ein Capstone mit architektonischem Hebel liefern
Lernerfahrung
Intensives Coaching für Architektur- und Delivery-Reflexion
Grow verbindet tiefe technische Arbeit mit Coaching und Peer-Austausch, um fortgeschrittenen Praktikern zu helfen, Architekturentscheidungen zu schärfen und teamübergreifenden Delivery-Impact zu steigern.
ArchitektonierenUmsetzenAuswertenWiederverwendenFühren
Ergebnisse
Was sich am Ende von Grow verändert
Vor Grow
- Bereits erfolgreich in Databricks-Projekten liefernd
- Starke Implementierungskompetenz, aber begrenzte architektonische Breite
- Etwas Einfluss, aber noch kein konsistenter Multiplikator für andere
Nach Grow
- Skalierbare und sichere Data-/ML-Workflows architektonieren
- Fortgeschrittene DLT-, CDC- und Streaming-Lösungen implementieren
- Governance, Lineage und FinOps mit höherer Reife anwenden
- Wiederverwendbare Frameworks schaffen und teamübergreifende Qualität beeinflussen
Warum Grow
Wie sich Grow von generischen fortgeschrittenen Alternativen unterscheidet
Generische fortgeschrittene Datenkurse
- Databricks-Spezifität
- Architektur-Relevanz
- Governance und FinOps-Tiefe
- Coaching und Mentoring
Isolierte Streaming- oder ML-Kurse
- Databricks-Spezifität
- Architektur-Relevanz
- Governance und FinOps-Tiefe
- Coaching und Mentoring
Reine Zertifizierungs-Upskilling
- Databricks-Spezifität
- Architektur-Relevanz
- Governance und FinOps-Tiefe
- Coaching und Mentoring
BXP Grow
- Databricks-Spezifität
- Architektur-Relevanz
- Governance und FinOps-Tiefe
- Coaching und Mentoring
Referenzen
Vertraut von Praktikern, die in breiteren technischen Einfluss einsteigen
„Grow hat mir geholfen, von guten Lösungen zu stärkeren Mustern teamübergreifend überzugehen."
Senior Data Engineer, Enterprise Tech„Der Architektur-, Wiederverwendungs- und Mentoring-Fokus machte dies zum richtigen Schritt nach dem Implementierungstraining."
Analytics Engineering Lead, Retail„Es behandelte Databricks-Reife als sowohl technische Tiefe als auch Einfluss-Hebel."
Technical Consultant, Professional ServicesFAQ
Häufige Fragen vor der Anmeldung zu Grow
Für wen ist Grow konzipiert?
Grow ist für aktive Databricks-Praktiker mit starken Implementierungsgrundlagen konzipiert.
Wie viel Databricks-Erfahrung sollte ich bereits haben?
Du solltest bereits praktische Delivery-Erfahrung haben und bereit für fortgeschrittene Architektur-/Skalierungsmuster sein.
Liegt der Fokus von Grow eher auf Architektur oder Implementierung?
Es kombiniert beides, mit stärkerem Schwerpunkt auf Architektur, Wiederverwendbarkeit und Delivery-Einfluss.
Werde ich mit Streaming und fortgeschrittenen DLT-Mustern arbeiten?
Ja. Fortgeschrittenes Streaming, CDC und DLT-Muster sind Kernbestandteile des Programms.
Wie wichtig ist Coaching in diesem Programm?
Coaching ist ein zentrales Unterscheidungsmerkmal und unterstützt architektonische Reflexion und Leadership-Wachstum.
Ist Grow für Technical Leads geeignet?
Ja. Grow ist hochrelevant für Praktiker, die in technisches Leadership und Standards-Einfluss wachsen.
Was ist der Unterschied zwischen Apply und Grow?
Apply konzentriert sich auf robuste Implementierung; Grow konzentriert sich auf Architektur, Skalierung und teamübergreifenden Hebel.
Was kommt nach Grow im BXP-Pfad?
Nach Grow können Lernende in Lead einsteigen, um Fokus auf organisationales Enablement und Multiplikation zu legen.
Nächste Kohorte
Deine Databricks-Architektur- und Delivery-Reife mit Grow vertiefen
Deinen Impact über individuelle Implementierung hinaus ausweiten und teamübergreifende Standards stärken.
Demnächst verfügbar
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