Databricks Bootcamp 2026
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.
Asset-Profil
Daten, BI und Analytik
CSV, SQL, notebooks, dashboards, data pipelines, BI, ETL, and spreadsheet analysis.
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
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
VielversprechendUseful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Vertrauen
Nur SandboxNützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
Audit
Prüfung nötigMaschinenlesbare 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.
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.
Geeignete Aufgaben
- Coding-Agents-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Inspect source files
Geeignete Agents
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_2026Nicht 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
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
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.
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-2026Agent-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.
JSON öffnen
/api/agent/resolve?task=Use%20Databricks%20Bootcamp%202026%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20Databricks%20Bootcamp%202026%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026/install
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.
Installationsübergabe
/api/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026/install
LLM-Textformat
/api/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=Databricks%20Bootcamp%202026&limit=3
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_2026Registry-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
/api/registry/manifest/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026
LLM-Text
/api/registry/manifest/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20Databricks%20Bootcamp%202026%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
Coding-Agents
Use-Case-Tags
Plattformen
Jupyter Notebook, Data Pipeline, Claude Code
Audit-Bericht
Prüfung nötig · 74/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Fallback candidate for Coding agents
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
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
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Coding-Agents-Aufgabe vollständig aus.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 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.
GitHub-Akzeptanz
Info344 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Info344 Stars und 169 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
Info7 Monate seit dem letzten Push
Lizenzklarheit
BestandenMIT
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.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
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
Technische Details
- Version
- 1.0.0
- Lizenz
- MIT
- Letzte Aktualisierung
- 18. Aug. 2026
- Veröffentlicht
- 16. Juni 2026
Frameworks & Tools
Entscheidungsübersicht
Fallback-Kandidat
install command or GitHub repo available
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 85/100
- Wartung
- 62/100
- Installieren
- 92/100
Von Agent belegte Evidenz
Von Agent belegte Evidenz
Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.
- 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
Szenariobasierter Entwurf für Databricks Bootcamp 2026, bereit für einen manuellen X-Post.
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
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
Quelle des Eintrags
Community-indexiert
Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.
- Ersteller
- DataWithBaraa
- Indexiert von
- OpenAgentSkill Community-Index
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[](https://www.openagentskill.com/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/datawithbaraa-databricks-bootcamp-2026)Autor
DataWithBaraa
@datawithbaraa
Tags
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
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- 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
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