Databricks Fundamentals: Technische Grundlagen und praxisnahe Workflows für Data & AI
Einfacher Start mit Databricks
Die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen entscheidet über die Performance moderner Analytics- und KI-Anwendungen. Databricks bietet in diesem Kontext als führende Daten- und KI-Plattform eine zentrale Lösung zur kollaborativen Datenverarbeitung an.
Unsere DSAG-Referenten geben am 14. April 2026 um 11 Uhr in der kostenfreien Online-Session der DSAG-Academy einen kompakten Überblick über die wichtigsten Konzepte und Komponenten – inklusive einer Live-Demo der typischen Anwendungsfälle in Databricks.
Im Fokus der Session:
- Architektur & Grundprinzipien: Verstehen Sie, wie Databricks aufgebaut ist und welche Vorteile die Plattform bietet.
- Zentrale Komponenten: Lernen Sie Workspaces, Notebooks und Delta Lake kennen und einzuordnen.
- Datenverarbeitung & Analyse: Führen Sie einfache Prozesse in Databricks durch – von der Datenintegration bis zur Auswertung.
- Typische Anwendungsfälle: Erkennen Sie, wie Databricks für Data Engineering, Data Science und Machine Learning genutzt wird.
- Praxisnahe Live-Demo: Erleben Sie, wie Daten in Databricks verarbeitet und analysiert werden können.
Die Online-Session richtet sich an alle Einsteiger und Dateninteressierte, die erste Schritte mit Databricks machen möchten. Nutzen Sie die Gelegenheit und erhalten Sie wertvolle Einblicke und Tipps für Ihre Data- und KI-Projekte. Klingt interessant? Dann melden Sie sich jetzt via LinkedIn für die kostenfreie Online-Session der DSAG-Academy an:
Speaker
Julian Schütt berät unsere Kunden seit über 15 Jahren von der Konzeption bis zur Implementierung smarter Datenarchitekturen. Als Leiter der Business Unit Data & Cloud Services beschäftigt er sich dazu mit dem Einsatz innovativer Technologien, von agilen Cloud-Umgebungen bis zur effizienten Nutzung von Künstlicher Intelligenz.
Florian hat den Smart-Data-Bereich der celver AG von Anfang an mit aufgebaut und dabei insbesondere die Themen Cloud, Data Science und AI vorangetrieben. Als Teamleiter Data Science ist er für Projekte rund um den Aufbau moderner, cloudbasierter Datenplattformen sowie die Entwicklung von Machine-Learning- und KI-Lösungen verantwortlich. Sein Fokus liegt darauf, skalierbare Architekturen und datengetriebene Anwendungen zu realisieren, die einen messbaren Mehrwert für Kunden schaffen.
