Databricks Bootcamp 2026

Prüfen · 68
Von der Community indexiert

End-to-end Data Lakehouse project built on Databricks, following the Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). Covers real-world data engineering and analytics workflows using Spark, PySpark, SQL, Delta Lake, and Unity Catalog. Designed for learning, portfolio building, and job interviews.

Verified installs0
Stars344
Version1.0.0
Qualität65/100 · Vielversprechend
Vertrauen68/100 · Nur Sandbox
Audit74/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Daten, BI und Analytik

CSV, SQL, notebooks, dashboards, data pipelines, BI, ETL, and spreadsheet analysis.

Bereich ansehen

Szenario

Datenanalyse

I need my agent to analyze CSV data, produce insights, and explain trends.

Agent-Fit

Claude Code + CLI + Codex

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add DataWithBaraa/databricks_bootcamp_2026

Wartung

Stabil

7 Monate seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

GitHub-Qualität

344

65/100 Qualität · 76/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

DatenDatenanalysedata-analysisdata-pipelineautomation

Review-Notizen

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Vielversprechend
65

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Vertrauen

Nur Sandbox
68

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

Audit

Prüfung nötig
74

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

Jupyter NotebookData PipelineCodexClaude CodeCursor

Stars

344 GitHub-Stars

Repository-Aktivität

344 Stars und 169 Forks

Wartung

7 Monate seit dem letzten Push

Lizenz

MIT

Installieren

npx skills add DataWithBaraa/databricks_bootcamp_2026

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

filesystem or document access, database access

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Starker README/SKILL.md-Kontext

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist angegeben
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • Coding-Agents-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Inspect source files

Geeignete Agents

Jupyter NotebookData PipelineCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add DataWithBaraa/databricks_bootcamp_2026
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
68/100
Audit
74/100
Risikoebene
Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

npx skills add DataWithBaraa/databricks_bootcamp_2026

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • Hochregulierte Umgebungen ohne interne Sicherheitsprüfung
  • No major risk signals from current metadata
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

Agent-Sicherheit v2

54/100 · Automatische Installation vermeiden

ExperimentellPrüfen

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Per API auflösen

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Mittel

Dateisystemzugriff

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

Mittel

Datenbankzugriff

Die Skill kann Schemata prüfen, Datenbanken abfragen oder mit persistenten Speichern arbeiten.

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use Databricks Bootcamp 2026 in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Databricks%20Bootcamp%202026%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026/install
Install command: npx skills add DataWithBaraa/databricks_bootcamp_2026
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Agent-Prompt

Use Databricks Bootcamp 2026 for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026/install, then install with: npx skills add DataWithBaraa/databricks_bootcamp_2026

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Agent-Fit

58/100

Coding-Agents

Plattformen

Jupyter Notebook, Data Pipeline, Claude Code

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 74/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Fallback candidate for Coding agents

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

58
Bereitschaft
Prototyp
Phase

Rolle im Stack

Fallback-Kandidat

Primäre Eignung

Coding-Agents

Vertrauenslabel

Zuerst prototypisieren

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • Coding-Agents-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidenz

  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 65/100
  • 12 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

  • No major risk signals from current metadata

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Coding-Agents-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Nur Sandbox

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

68
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Info

344 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Info

344 Stars und 169 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Info

7 Monate seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

MIT

Positive Signale

  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

Qualitätsprofil

Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

65
GitHub-Stars
344
Aktualität
vor 7 Monaten
Installationsbereit
Ja
Lizenz
MIT

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

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Übersicht

End-to-end Data Lakehouse project built on Databricks, following the Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). Covers real-world data engineering and analytics workflows using Spark, PySpark, SQL, Delta Lake, and Unity Catalog. Designed for learning, portfolio building, and job interviews.

Imported by the skill-only GitHub discovery pipeline because it matches agent skill, automation, domain workflow, RAG, document-processing, data, finance, security, or developer-tool signals. Protocol-server projects are excluded from automated imports.

Plattformkompatibilität

jupyter-notebookFULL
data-pipelineFULL

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
MIT
Letzte Aktualisierung
18. Aug. 2026
Veröffentlicht
16. Juni 2026

Frameworks & Tools

Jupyter NotebookData Pipeline

Entscheidungsübersicht

Fallback-Kandidat

58
Bereit
Prototyp
Phase

install command or GitHub repo available

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

74
Prüfung nötig
Sicherheit
85/100
Wartung
62/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
Letzter Fehler
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für Databricks Bootcamp 2026, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
Databricks Bootcamp 2026: End-to-end Data Lakehouse project built on Databricks, following the Medallion Architecture (...

344 stars

https://www.openagentskill.com/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for Databricks Bootcamp 2026:
https://www.openagentskill.com/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026?ref=x

Install: npx skills add DataWithBaraa/databricks_bootcamp_2026
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Community-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
DataWithBaraa
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

Diesen Skill beanspruchen

Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Community-indexiert-Eintrag wird DataWithBaraa zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

Creator-Backlink-Kit

Evidenz-Badges in deine README einfügen

Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026)

Autor

D

DataWithBaraa

@datawithbaraa

Plattform-Fit

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
344
Qualitätswert
40/100
Letzter GitHub-Push
19. Jan. 2026
Framework-Hinweise
2
OpenAgentSkill-Aufrufe
9
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

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Vertrauen & Sicherheit

Nur Sandbox

68
  • GitHub-Akzeptanz344 GitHub-StarsInfo
  • Star-/Fork-Aktivität344 Stars und 169 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarInfo
  • Aktuelle Wartung7 Monate seit dem letzten PushInfo
  • LizenzklarheitMITBestanden
  • README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
  • Abhängigkeits-/Laufzeitrisikodatabase surfaceBestanden