Databricks — Lakehouse Platform i certyfikacje
Trzydniowe szkolenie z architektury Lakehouse na platformie Databricks (Delta Lake, Unity Catalog) wraz ze ścieżkami certyfikacyjnymi Databricks — w tym Databricks Certified GenAI Engineer, określaną w branży jako najważniejsza certyfikacja dla data engineerów w 2026 roku.
Lakehouse kończy kompromis data lake vs data warehouse
Przez lata organizacje wybierały między elastycznym, ale mało niezawodnym data lake a kosztowną, ale transakcyjną hurtownią danych. Architektura Lakehouse, oparta na Delta Lake, łączy oba światy — dane w otwartym formacie zyskują właściwości ACID i wersjonowanie, bez utraty elastyczności charakterystycznej dla data lake.
Unity Catalog jako warstwa zaufania
Bez spójnego governance rozproszone dane szybko stają się nieużyteczne. Szkolenie pokazuje, jak Unity Catalog centralizuje zarządzanie metadanymi, uprawnieniami i lineage danych — od pojedynczej tabeli po współdzielenie danych między organizacjami przez Delta Sharing.
Certyfikacja, która nadąża za rynkiem AI
Databricks Certified GenAI Engineer to odpowiedź na rosnące zapotrzebowanie firm na łączenie własnych danych z modelami językowymi bezpośrednio na platformie Lakehouse — branża nazywa ją najważniejszą certyfikacją 2026 roku dla data engineerów. Ostatni moduł szkolenia przygotowuje do tej i klasycznej ścieżki Data Engineer Associate.
Korzyści
- Zaprojektowanie architektury Lakehouse łączącej elastyczność data lake z niezawodnością hurtowni danych
- Wdrożenie Delta Lake jako warstwy transakcyjnej nad danymi w formacie otwartym
- Skonfigurowanie Unity Catalog do governance, kontroli dostępu i lineage danych
- Przygotowanie do certyfikacji Databricks Data Engineer Associate i GenAI Engineer
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Znajomość SQL i podstaw Apache Spark
- Doświadczenie z Pythonem przydatne przy pracy z notebookami Databricks
Program szkolenia
Architektura Lakehouse — koniec kompromisu data lake vs data warehouse
- Ewolucja od data warehouse przez data lake do architektury Lakehouse
- Delta Lake jako warstwa transakcyjna: ACID, time travel, schema enforcement
- Medallion architecture: warstwy bronze, silver, gold w praktyce
- Porównanie Databricks Lakehouse z alternatywnymi podejściami (Snowflake, klasyczny data lake)
Unity Catalog — governance i bezpieczeństwo danych
- Centralne zarządzanie metadanymi i uprawnieniami w Unity Catalog
- Data lineage — śledzenie pochodzenia i przepływu danych między pipeline'ami
- Kontrola dostępu na poziomie wiersza i kolumny (row-level, column-level security)
- Współdzielenie danych między zespołami i organizacjami (Delta Sharing)
Inżynieria danych i pipeline'y produkcyjne
- Notebooki Databricks i Workflows do orkiestracji pipeline'ów
- Optymalizacja wydajności Spark: partycjonowanie, Z-ordering, caching
- Integracja z narzędziami transformacji danych (dbt na Databricks)
- Monitoring kosztów i wydajności klastrów Databricks
Ścieżki certyfikacyjne Databricks
- Databricks Certified Data Engineer Associate — zakres i struktura egzaminu
- Databricks Certified GenAI Engineer Associate — integracja LLM z Lakehouse
- Pytania próbne i analiza typowych błędów egzaminacyjnych
- Ścieżka rozwoju zawodowego: od Associate do poziomów Professional
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Najczęściej zadawane pytania
Czym różni się to szkolenie od Databricks — ujednolicona analityka danych w naszym katalogu?
Istniejące dwudniowe szkolenie to warsztatowe wprowadzenie do pracy z danymi na Databricks, łączące przetwarzanie wsadowe i strumieniowe. To szkolenie idzie głębiej w architekturę — koncentruje się na Lakehouse jako paradygmacie (Delta Lake, medallion architecture), governance przez Unity Catalog oraz na przygotowaniu do formalnych certyfikacji Databricks, w tym nowej ścieżki GenAI Engineer, której poprzednie szkolenie nie obejmuje.
Czym jest architektura Lakehouse i dlaczego zastępuje klasyczny data lake?
Lakehouse łączy elastyczność i niski koszt data lake z transakcyjnością i niezawodnością hurtowni danych — dzięki Delta Lake dane w formacie otwartym zyskują właściwości ACID, wersjonowanie (time travel) i egzekwowanie schematu, eliminując potrzebę utrzymywania osobnych systemów dla analityki i BI.
Czym jest Databricks Certified GenAI Engineer i dlaczego jest nazywana najważniejszą certyfikacją 2026?
To nowa certyfikacja Databricks potwierdzająca umiejętność budowy aplikacji GenAI (RAG, agentic AI) bezpośrednio na architekturze Lakehouse, łącząc dane firmowe z modelami językowymi. Branża określa ją jako kluczową dla data engineerów w 2026 roku, bo odpowiada na rosnące zapotrzebowanie na integrację danych enterprise z AI.
Czy szkolenie przygotowuje do konkretnego egzaminu Databricks?
Tak — ostatni moduł mapuje materiał na zakres dwóch egzaminów: Databricks Certified Data Engineer Associate (fundamenty Lakehouse i inżynierii danych) oraz Databricks Certified GenAI Engineer Associate (integracja LLM z danymi na Lakehouse), z sesją pytań próbnych dla obu ścieżek.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Instrument dla mikro, małych i średnich firm — sprawdź, czy dotyczy Twojej organizacji
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Instrument dla pracodawców — pomagamy sprawdzić, czy da się go zastosować
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.