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Databricks AI数据质量与元数据治理

共计 30 章节

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课程导入与全景认知

目标=Databricks AI数据… · 核心概念 · 技术栈全景与学习路径

课程导入全景认知

Databricks平台数据架构基础

目标=Lakehouse架构 · Delta Lake · Unity Catalog与数据治理…

Databricks平台数据架构基础

Unity Catalog元数据模型深入

目标=Catalog · Schema · Table

元数据采集与自动发现

目标=使用Unity Catalog… · 信息架构（Information S…

元数据采集自动发现

数据血缘（Lineage）实战

目标=表级与列级血缘的捕获 · 可视化 · API访问及在影响分析中的应用

Lineage数据血缘

数据质量维度与规则设计

目标=完整性 · 准确性 · 一致性

数据质量维度规则设计

Delta Live Tables期望（Expectations）实战

目标=在ETL管道中定义数据质量约束 · 监控指标与告警处理

数据质量监控与仪表板

目标=利用Databricks SQ… · Lakeview仪表板构建数据质量监…

数据质量监控仪表板

数据剖析（Profiling）与异常检测

目标=使用Databricks运行时… · 直方图与自定义指标发现数据异常

Profiling数据剖析

数据质量规则自动化与调度

目标=通过Databricks Jo… · Workflows编排质量检查任务与…

数据质量规则自动…调度

元数据标签与分类

目标=使用标签（Tags） · 属性（Properties）对数据资…

元数据标签分类

敏感数据识别与动态脱敏

目标=基于Unity Catalog… · 行级过滤与基于标签的访问控制

敏感数据识别动态脱敏

数据访问控制与权限治理

目标=GRANT/REVOKE · 角色继承 · 属性基访问控制（ABAC）在Unit…

数据访问控制权限治理

审计与合规监控

目标=利用审计日志 · 系统表追踪数据访问 · 权限变更与合规报告生成

审计合规监控

数据契约（Data Contracts）与Schema演进

目标=在Delta Lake中管理S… · 强制契约与向后兼容策略

主数据与参考数据治理

目标=在Databricks中管理黄… · 实体解析与参考数据一致性

主数据参考数据治理

AI/ML场景下的特征质量治理

目标=特征存储（Feature St… · 特征漂移检测与元数据管理

AI/ML场景下的特征质量…

模型元数据与可复现性

目标=使用MLflow追踪模型血缘 · 参数 · 指标与数据版本关联

模型元数据可复现性

大语言模型（LLM）与RAG的数据质量

目标=检索增强生成中知识库文档质量 · 分块元数据与引用溯源治理

数据质量根因分析与修复

目标=从质量告警到根因定位 · 数据修复与预防措施的全流程案例

数据质量根因分析修复

跨工作区与跨云元数据治理

目标=Unity Catalog元数… · 跨区域治理与联邦查询

跨工作区跨云元数据治理

数据质量SLA与运营

目标=定义数据质量服务等级协议 · 监控达标率与运营报告

SLA数据质量

元数据驱动的数据发现与协作

目标=使用Unity Catalog… · 数据资产注释与业务术语表提升可发现性

元数据驱动的数据…协作

数据质量规则即代码

目标=通过Databricks As… · Terraform或API管理质量规…

数据质量规则即代…Databricks

与外部数据目录集成

目标=与Collibra · Alation · Purview等工具的元数据交换与治…

外部数据目录集成Collibra

数据质量度量与KPI体系

目标=设计数据质量评分卡 · 健康度指标与持续改进闭环

KPI数据质量度量

实战项目一

目标=构建端到端数据质量管道 · 期望定义 · 监控告警到修复的完整实现

实战项目一目标=构建端到端…

实战项目二

目标=实现敏感数据自动分类与动态脱敏

实战项目二目标=实现敏感数…

实战项目三

目标=AI特征与模型元数据治理 · 模型血缘与合规审计

实战项目三AI

课程总结与前沿展望

目标=核心知识点回顾 · 最佳实践总结 · AI治理趋势与持续学习资源

课程总结前沿展望