Databricks verstehen, sicher anwenden und eigenständig weiterentwickeln.
Wir schulen euer Team rollenbasiert auf eurer eigenen Databricks-Umgebung. Mit realen Daten, Workflows und Standards aus eurem Alltag. So werden neue Mitarbeitende schneller arbeitsfähig, Wissen verteilt sich auf mehrere Köpfe und eure Teams nutzen die Plattform sicherer und eigenständiger.
Diese Unternehmen vertrauen uns.
Wann wird Databricks-Enablement für euer Team notwendig?
Eine eingeführte Plattform entfaltet ihren Wert erst, wenn die Teams dahinter sie sicher beherrschen.
Die Plattform wird nur teilweise genutzt
Unity Catalog, Lakeflow, Databricks SQL, MLflow oder Vector Search sind verfügbar, werden im Alltag aber kaum eingesetzt.
Wissen konzentriert sich auf wenige Personen
Einzelne Mitarbeitende kennen Architektur und Standards im Detail. Andere Teams bleiben bei Änderungen, Fehlern und neuen Anforderungen von ihnen abhängig.
Onboarding dauert zu lange
Neue Teammitglieder lernen über Zuruf, bestehende Notebooks und Versuch und Irrtum. Bis zur eigenständigen Mitarbeit vergehen Monate.
Standards werden unterschiedlich angewendet
Teams arbeiten auf derselben Plattform, nutzen aber verschiedene Patterns, Naming-Konventionen und Entwicklungsweisen.
Self-Service kommt nicht in Gang
Analysten und Fachbereiche könnten mehr eigenständig erledigen, kennen Datenorganisation, Governance und Werkzeuge aber nicht ausreichend.
Was sich mit gezieltem Enablement verändert
Gutes Enablement vermittelt mehr als Funktionen. Es schafft ein gemeinsames Verständnis für Plattform, Standards und Zusammenarbeit.
Vorher
Nachher
Arbeitsfähigkeit
Wissen
Self-Service
Weiterentwicklung
Trainings-Tracks für jede Rolle
Jede Rolle bekommt die Inhalte und Tiefe, die sie für ihre tägliche Arbeit benötigt: SQL Analysts und BI-Nutzer (Databricks SQL, Unity Catalog, Medallion-Schichten, Semantic Layer), Data Engineers (Spark, Delta Lake, Lakeflow, Batch/CDC/Streaming, Asset Bundles), Data Scientists und ML Engineers (MLflow, Feature Store, Serving, Mosaic AI, Vector Search, RAG, MLOps/LLMOps) sowie Platform Engineers und Admins (Workspace-Architektur, Unity Catalog, Terraform, CI/CD, Cluster Policies, Monitoring).
| Modul | SQL Analyst | Data Engineer | DS / ML | Platform Engineer |
|---|---|---|---|---|
Foundations | ||||
SQL & Analytics | ||||
Data Engineering | ||||
Governance | ||||
ML & GenAI | ||||
Platform & IaC | ||||
Operations |
Rollenbasierte Trainings-Tracks im Detail
Jede Rolle bekommt die Inhalte und Tiefe, die sie für ihre tägliche Arbeit benötigt.
SQL Analysts und BI-Nutzer
Für Teams, die Daten auf Databricks sicher finden, verstehen und analysieren möchten.. Passt, wenn: Ziel: Mehr Self-Service und weniger Abhängigkeit von Data Engineering.
- Databricks SQL, Queries und Dashboards
- Navigation und Discovery in Unity Catalog
- Bronze-, Silver- und Gold-Schichten
- Semantic Layer und zentrale Kennzahlen
- performante SQL-Abfragen
- Zusammenspiel mit Power BI oder Tableau
Data Engineers
Für Teams, die produktive Datenpipelines und Datenprodukte auf Databricks entwickeln.. Passt, wenn: Ziel: Einheitliche Entwicklungsstandards und belastbare Datenstrecken.
- Spark und DataFrames
- Delta Lake und Medallion-Architektur
- Lakeflow Jobs und Declarative Pipelines
- Batch-, CDC- und Streaming-Verarbeitung
- Datenqualität und Schema Evolution
- Asset Bundles, Tests und CI/CD
Data Scientists und ML Engineers
Für Teams, die ML- und GenAI-Workloads entwickeln und produktiv betreiben.. Passt, wenn: Ziel: Reproduzierbare Entwicklung und ein sicherer Weg in den produktiven Betrieb.
- MLflow Experimente und Model Registry
- Feature Engineering und Feature Store
- Training, Evaluation und Serving
- Mosaic AI und Vector Search
- RAG-Architekturen und GenAI-Evaluation
- Grundlagen von MLOps und LLMOps
Platform Engineers und Admins
Für Teams, die Databricks auf Plattformebene aufbauen, governen und betreiben.. Passt, wenn: Ziel: Sicherer, standardisierter und eigenständiger Plattformbetrieb.
- Workspace- und Umgebungsarchitektur
- Unity Catalog, Rollen und Berechtigungen
- Terraform und Databricks Asset Bundles
- CI/CD und Release-Prozesse
- Cluster Policies und Kostensteuerung
- Monitoring, Runbooks und Incident-Prozesse
Vom Trainingsbedarf zum arbeitsfähigen Databricks-Team
Drei Phasen, klare Lernziele und direkter Transfer in euren Arbeitsalltag. Trainingsformate: Fokussierter Workshop, Rollenbasiertes Trainingsprogramm oder Begleitendes Enablement, je nach Bedarf.
1. Bedarf klären
Wir erfassen Rollen, Vorkenntnisse, aktuelle Workloads und die wichtigsten Wissenslücken. Ergebnis: Rollenbasierter Lernpfad und abgestimmter Trainingsumfang.
2. Auf eurer Umgebung trainieren
Die Sessions finden nach Möglichkeit auf eurer Databricks-Umgebung statt. Übungen orientieren sich an euren Daten, Workflows und Architekturstandards. Ergebnis: Direkter Transfer in reale Aufgaben statt isolierter Demo-Übungen.
3. Wissen im Alltag verankern
Follow-ups, Pair Programming, Reviews und dokumentierte Lernpfade sichern den Transfer nach den Trainingssessions. Ergebnis: Nachhaltige Arbeitsfähigkeit und wachsende Eigenständigkeit im Team.
Statt theoretischer Konzepte haben wir eine pragmatische, maßgeschneiderte Lösung bekommen, die unsere Data-Science-Projekte robuster macht und uns optimal für zukünftige AI- und GenAI-Use-Cases aufstellt.
Warum Unternehmen ihre Databricks-Teams mit ruhrdot befähigen
Trainer mit echter Projekterfahrung, eure Umgebung statt generischem Demo-Lab.
Trainer mit echter Projekterfahrung
Unsere Trainings werden von Engineers durchgeführt, die Databricks-Plattformen, Pipelines und AI-Workloads in produktiven Kundenumgebungen entwickeln und betreiben.
Eure Umgebung statt generischem Demo-Lab
Wir beziehen eure Architektur, Datenorganisation und Standards ein. Dadurch lässt sich das Gelernte direkt im Alltag anwenden.
Rollenbasiert statt One-Size-Fits-All
SQL Analysts, Data Engineers, ML Engineers und Platform Engineers benötigen unterschiedliche Inhalte und Tiefen.
Enablement mit klarer Übergabe
Unser Ziel ist ein Team, das Databricks sicher nutzt, Standards versteht und Plattform sowie Workloads eigenständig weiterentwickeln kann.
Track Record
Jahre Erfahrung mit Data-Plattformen
rollenbasierte Trainings-Tracks
Databricks-Zertifizierungen
Consultants und Developer
abgedeckte Branchen
Unsere Experten
Wo fehlt eurem Team heute Sicherheit im Umgang mit Databricks?
In einem ersten Gespräch klären wir Rollen, Wissenslücken und die Themen, bei denen Enablement aktuell den größten Hebel hat.
