本篇博客收录了最新发布的 Azure Databricks 免费学习资源，包括 Microsoft Learn 上全新的学习路径、权威白皮书以及干货满满的网络研讨会，旨在助力数据从业者系统掌握 Azure Databricks 的关键知识与实践技能。
在这个数据驱动的时代，高效利用数据，将其转化为可执行的洞察并赢得竞争优势，已成为企业发展的核心命题。作为一站式的数据分析与人工智能平台，Azure Databricks 打通了从快速实验到生产部署的整个智能项目生命周期，助力团队加速创新，持续产出可复用的智能成果。
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解锁 Azure Databricks 的价值
Azure Databricks 依托 Azure 强大的云基础设施，提供统一的数据分析与 AI 开发体验，贯通数据处理、智能开发和商业分析。通过无缝集成，数据科学家、工程师与分析师可以高效协作，使用熟悉的工具和语言，加速洞察与创新。
高扩展性：轻松应对海量数据集，支持实时分析
卓越性能：基于 Azure 优化的高性能 Apache Spark 环境
无缝集成：轻松连接 Azure Data Lake Storage、Data Factory、Power BI、Microsoft Entra ID 等服务，打通端到端数据流程
强化机器学习体验：内置 MLflow 集成，简化模型开发与部署
Azure Databricks 已在多个真实场景中展现出卓越实力，正成为各行各业数据创新的重要引擎。
制造业：处理海量 IoT 数据实现预测性维护
零售业：深入分析客户行为助力个性化营销
金融机构：进行风险评估与欺诈检测
医疗保健：对患者结果进行预测并优化治疗方案
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最新免费学习资源
资源 1
MS Learn 在线自学路径
由微软专家精心设计，每个模块都涵盖理论知识和动手练习，这有助于您将理论与实践相结合，从而更好的在现实场景中应用相关技能。
用 Azure Databricks 激发数据潜能，轻松构建 AI 解决方案
🎯 学习目标：
帮助您全面了解如何利用 Azure Databricks 轻松构建 AI 解决方案。
💻 课程内容：
聚焦于 Azure Databricks 在 AI 与机器学习领域的不同应用场景，涵盖生成式 AI 实践、数据转换、数据管道搭建以及高级 AI 方案实现，助力您全面提升数据智能应用能力。
📒 课程模块：
模块：Azure Databricks 中的语言模型入门
模块：使用 Azure Databricks 实现检索增强生成 (RAG)
项目：Databricks 上的 AI 和机器学习 - Azure Databricks
项目：教程：开始使用 AI 和机器学习 - Azure Databricks
模块：用Azure Databricks实现多阶段推理
模块：使用 Azure Databricks 微调语言模型
模块：使用 Azure Databricks 评估语言模型
模块：在 Azure Databricks 中查看语言模型的负责任 AI 原则
模块：在 Azure Databricks 中实现 LLMOps
💡 学完本课程后，您将收获：
掌握生成式 AI 技术基础知识，了解如何利用 Azure Databricks 构建 AI 技术解决方案，学习数据转换技术及数据管道搭建方法。
开发与部署高级 AI 应用，包括语言模型微调与检索增强生成（RAG）方案的实现。
全面探索 Azure Databricks 在 AI 技术与机器学习领域的强大能力，掌握机器学习模型管理与部署的最佳实践。
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用 Azure Databricks 高效处理大规模数据工作负载
🎯 学习目标：
助您全面掌握在 Azure Databricks 上高效执行数据工程任务所需的关键技能。
💻 课程内容：
从基础知识入门，到深入探索数据管理、数据管道自动化、CI/CD 工作流以及高级处理技巧，助您轻松应对大规模数据工作负载。同时，您还将学习如何充分利用 Azure Databricks 平台上强大的 Apache Spark 引擎与计算集群，在云端高效运行大数据工程任务，加速数据价值释放。
📒 课程模块：
模块：了解 Azure Databricks
模块：使用 Azure Databricks 执行数据分析
模块：在 Azure Databricks 中使用 Apache Spark
模块：使用 Delta Lake 管理数据
模块：使用 Azure Databricks 管理数据隐私和治理
模块：在Azure Databricks中使用SQL仓库
模块：在 Azure Databricks 中实现 CI/CD 工作流
模块：使用增量实时表生成数据管道
模块：使用 Azure Databricks Workflows 部署工作负载
模块：实施采用 Delta Live Tables 的流式处理体系结构模式
模块：使用 Spark 结构化流进行增量处理
模块：使用 Azure 数据工厂运行 Azure Databricks 笔记本
项目：在 Azure Databricks 上运行第一个 ETL 工作负载 - Azure Databricks
项目：教程：使用 DLT 生成 ETL 管道 - Azure Databricks
💡 学完本课程后，您将收获：
理解 Azure Databricks 的核心组件及数据集成方法。
掌握使用 Apache Spark、Delta Lake 与 SQL 仓库进行数据管理与处理，利用 Delta Live Tables 和 Delta Factory 搭建并自动化数据管道。
实现代码集成与交付自动化，提升数据处理效率。
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使用 Azure Databricks 实现机器学习解决方案
🌟 课程难度：中级
🧑🏻💻 面向人群：
数据科学家、Azure Databricks 工程师
📍 先决条件：
本学习路径假设您有使用 Python 和常用开源框架（如 Scikit-Learn、PyTorch 和 TensorFlow）浏览数据和训练机器学习模型的经验。 在开始本学习路径之前，建议先完成创建机器学习模型学习路径。
👉🏻 创建机器学习模型
📒 课程模块：
了解 Azure Databricks
在 Azure Databricks 中使用 Apache Spark
在 Azure Databricks 中训练机器学习模型
在 Azure Databricks 中使用 MLflow
在 Azure Databricks 中优化超参数
在 Azure Databricks 中使用 AutoML
在 Azure Databricks 中训练深度学习模型
使用 Azure Databricks 管理生产环境中的机器学习
资源 2
电子白皮书
获取电子书《利用 Microsoft Fabric 和 Azure Databricks 进行湖屋分析》，以便：
了解什么是湖屋，以及如何在 Fabric （国际版）中使用 OneLake 创建湖屋。
按照分步教程将 Azure Databricks 与 OneLake 相集成。
了解如何在 Fabric（国际版） 中使用 Azure Databricks 和智能 Microsoft Copilot 副驾驶® 功能构建复杂的 AI 和机器学习模型。
👉🏻 扫描二维码浏览更多内容
资源 3
网络研讨会
在本次研讨会中，您将了解 Azure Databricks 如何助力企业运用机器学习实现预测性洞察、自动化与创新，加速智能决策，推动业务持续增长。
研讨会将围绕四大主题展开：
Azure Databricks + Azure AI：打造面向 AI 工作负载的完整解决方案
Azure Databricks + Genie & Power BI：实时洞察，赋能 AI 决策
Azure Databricks Lakehouse 架构：重点介绍 DB SQL 与 Unity Catalog（UC）
实时流分析：Azure Databricks 驱动的流式数据处理
👉🏻 扫描二维码，注册并接收研讨会观看链接
（请注意，此次研讨会为全英文内容）
03
立即开启 Azure Databricks 学习之旅
Azure Databricks 正在重塑现代数据分析与人工智能应用模式，企业亟需提升团队的数据智能能力。
微软推出的一系列免费学习路径，助力 IT 专业人士快速掌握 Azure Databricks 的核心技能，加速职业成长。
马上行动，开启您或团队的学习之旅，让这些优质资源成为迈向未来成功的宝贵资产！
