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Databricks Lakehouse Grundlagen

In drei Tagen lernen Sie, Databricks als zentrale Plattform für Data Engineering und Analytics zu nutzen. Sie verstehen die Lakehouse-Architektur mit Control Plane und Data Plane, steuern Berechtigungen und Data Lineage mit Unity Catalog und legen Tabellen mit Delta Lake 4.0, Liquid Clustering und dem Medallion-Prinzip an. Dazu kommen Ingestion mit Lakeflow Connect, Delta Live Tables, Workflows, SQL Warehouses und Dashboards sowie die Optimierung von Workloads mit Photon Engine und Serverless Compute.

  • 3 Tage
  • Fortgeschrittener
  • Deutsch
  • 1.695 € zzgl. MwSt.
  • Bescheinigung und digitales Badge
  • 2 Garantietermine
Termin & Ort wählenAlle Termine

Auf einen Blick

Kurs
Seminar, 3 Tage, Niveau Fortgeschrittener, Sprache Deutsch.
Preis
1.695 € netto pro Person (2.017,05 € inkl. 19 % MwSt.). Als Firmenseminar 1.695 € netto pro Tag.
Termine
64 Termine bis Juli 2027, online im Virtual Classroom und vor Ort in 23 Städten, u. a. Berlin, Bremen, Darmstadt und Dresden. Nächster Termin: 02.–04.11.2026. 2 Garantietermine.
Nachweis
Teilnahmebescheinigung und digitales Badge für jede Teilnahme.

Worum es geht

Viele Krankenhäuser und Krankenkassen führen Daten aus unterschiedlichen Systemen in einer Analyseplattform zusammen. Der Kurs vermittelt, wie Sie eine solche Umgebung strukturiert aufbauen und betreiben, zum Beispiel eine Pipeline, die Leistungs- und Abrechnungsdaten täglich lädt, prüft und für Berichte zu Fallzahlen im Medizincontrolling bereitstellt.

Ziel des Seminars

In dieser 3-tägigen Schulung "Databricks Lakehouse Grundlagen" lernen Sie, die Databricks-Plattform als zentrales System für Data Engineering und Analytics zu verstehen und operativ zu nutzen. Sie verstehen die Lakehouse-Architektur (Control Plane vs. Data Plane), beherrschen Unity Catalog als Governance-Instanz, implementieren stabile Tabellenstrukturen mit Delta Lake 4.0 und wenden das Medallion-Prinzip für Datenmodellierung an. Nach dem Kurs können Sie Serverless Compute effizient für SQL- und Engineering-Workloads nutzen sowie Photon Engine, Liquid Clustering und Lakeflow Connect produktiv einsetzen.

Für wen

  • Data Engineers
  • Data Architects
  • Data Analysts
  • Platform / Cloud Engineers

Inhalte

Lakehouse-Plattform & Architektur
  • Architektur-Schichten: Storage/Data/Control Plane
  • Photon Engine: Vektorisierter C++ Query-Optimizer
  • Compute-Typen: Serverless SQL vs. Classic/Job Clusters
  • Workspace-Struktur: Repos, Dashboards, Git-Integration
Delta Lake 4.0 – Der Speicherstandard
  • Liquid Clustering: Dynamische Datenorganisation
  • Variant-Datentyp: Native JSON-Verarbeitung
  • Delta UniForm: Iceberg/Hudi-Interoperabilität
  • ACID-Transaktionen, Time Travel, Schema Evolution
Unified Governance mit Unity Catalog
  • Drei-Ebenen-Namespace: catalog.schema.table
  • Fine-grained Access Control (RBAC)
  • Data Lineage & External Locations
  • Metadata Management
Data Engineering Fundamentals
  • Lakeflow Connect: Native Ingestion-Konnektoren
  • Medallion-Architektur: Bronze/Silver/Gold Layers
  • Delta Live Tables (DLT): Declarative ETL + Data Quality
  • Workflows: Multi-Task Jobs, CI/CD, Autoscaling
Databricks SQL & Analytics
  • SQL Warehouse Management & Query Editor
  • Dashboards, Materialized Views, Lakehouse Federation
  • Direct Lake Queries (Power BI) & Alerts
Performance, Skalierung & Best Practices im Lakehouse-Betrieb
  • Analyse und Optimierung typischer Performance-Engpässe in gewachsenen Databricks-Umgebungen unter realen Budget- und Governance-Vorgaben
  • Praxisnahe Leistungsverbesserung bestehender SQL- und Engineering-Workloads mit Photon Engine, Serverless Compute und Liquid Clustering
  • Vereinfachung von Tabellenlayouts, Partitionierung und Caching zur Reduktion von Betriebsaufwand und Kosten
  • Skalierbarer, stabiler Betrieb von Ingestion-, ETL- und Job-Workflows mit Lakeflow Connect, Delta Live Tables und kontrolliertem Autoscaling
  • Erkennen und Vermeiden typischer Anti-Patterns aus Konzern- und KMU-Projekten sowie Ableitung konkreter Maßnahmen für die eigene Lakehouse-Architektur

Voraussetzungen

  • SQLSicherer Umgang mit Joins, Aggregationen und DDL/DML Operationen
  • PythonGrundverständnis von prozeduraler Programmierung und Listen/Dictionaries
  • Data Architecture Grundbegriffe wie Schema-on-Read, Parquet-Dateien und Cloud-Storage (S3/ADLS)
  • Identity Management Basiswissen zu Service Principals und RBAC (Role-Based Access Control)

Methode

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.

Ihre Vorteile

  • Trainer mit Projekterfahrung: Sie lernen bei Expertinnen und Experten, die nicht nur schulen, sondern selbst Projekte umsetzen – etwa Power-BI- und Analytics-Projekte. So erfahren Sie, worauf es in der Praxis ankommt.
  • Seminarunterlage
  • Schulungsumgebung (LAB)
  • Teilnahmebescheinigung und digitales Badge

Häufige Fragen zu Databricks Lakehouse Grundlagen

Für wen im Gesundheitswesen eignet sich die Schulung Databricks Lakehouse Grundlagen?

Die Schulung richtet sich an Data Engineers, Data Architects, Data Analysts sowie Platform- und Cloud-Engineers. Im Gesundheitswesen passt sie für Data- und BI-Teams, IT-Abteilungen und analytisch arbeitende Mitarbeitende im Medizincontrolling von Krankenhäusern, Klinikverbünden und Krankenkassen.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für Databricks Lakehouse Grundlagen?

Sie sollten sicher mit SQL umgehen, also mit Joins, Aggregationen und DDL/DML-Operationen, und Grundkenntnisse in Python haben. Hilfreich sind außerdem Grundbegriffe der Datenarchitektur wie Schema-on-Read, Parquet-Dateien und Cloud-Storage (S3/ADLS) sowie Basiswissen zu Service Principals und rollenbasierter Zugriffskontrolle.

Was kostet das Seminar Databricks Lakehouse Grundlagen?

Die Teilnahme kostet 1.695 € netto pro Person, das sind 2.017,05 € inklusive 19 % Mehrwertsteuer. Im Preis enthalten: Seminarunterlage und Schulungsumgebung (LAB). Als Firmenseminar exklusiv für Ihr Team berechnen wir 1.695 € netto pro Schulungstag.

Wann und wo findet Databricks Lakehouse Grundlagen statt?

Das Seminar dauert 3 Tage. Bis Juli 2027 gibt es 64 Termine, online im Virtual Classroom und vor Ort in 23 Städten, u. a. Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Düsseldorf und Essen. Der nächste Termin ist am 02.–04.11.2026. 2 Termine finden garantiert statt (Garantietermine).

Erhalte ich nach Databricks Lakehouse Grundlagen einen Nachweis?

Ja. Jede Teilnahme erhält eine Teilnahmebescheinigung und ein digitales Badge.

Kann ich Databricks Lakehouse Grundlagen als Firmenseminar für mein Team buchen?

Ja. Als Firmenseminar findet Databricks Lakehouse Grundlagen exklusiv für Ihr Team statt – bei Ihnen vor Ort oder online, zu einem Termin Ihrer Wahl. Der Tagessatz beträgt 1.695 € netto.

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Termine & Orte

Offener Kurs · 1.695 € pro Person zzgl. MwSt. Klicken Sie auf einen Ort, um genau diesen Termin anzufragen. Grün mit Häkchen: Garantietermine – sie finden sicher statt.

Termine und Orte werden täglich aus dem Seminarkatalog aktualisiert, zuletzt am 30.10.2026.

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