Un guide pratique pour les enseignants : associez vos cours aux bons outils, distribuez les devoirs et permettez aux étudiants de travailler sur de vraies données de production et une infrastructure d'IA, gratuitement.
par Joey Frazee et Elise Hollowed
Vous pouvez suivre un cours complet sur les données ou l'IA sur la même plateforme que les entreprises utilisent en production, gratuitement, sans contrat cloud, sans licence à gérer et sans installation. Databricks Free Edition est une version gratuite permanente de la plateforme ; chaque étudiant s'inscrit individuellement et travaille entièrement dans le navigateur, ce qui permet à un cours de l'adopter sans configurer de serveurs ni rien acheter.
Les compétences en matière de données et d'IA évoluent plus vite que la plupart des programmes scolaires, et la demande pour ces compétences se manifeste tant dans le recrutement que dans le comportement des apprenants. LinkedIn a classé Databricks parmi ses 10 compétences en essor pour 2026, tandis qu'Udemy a inclus Databricks dans ses 100 compétences mondiales à la croissance la plus rapide. Deux signaux très différents qui vont dans la même direction : savoir travailler avec des plateformes modernes de données et d'IA devient de plus en plus précieux.
Pour un étudiant, cela peut faire la différence entre « J'ai étudié le calcul distribué » et « J'ai construit un pipeline de données sur la plateforme qu'utilise votre équipe ». Pour un instructeur, cela signifie rendre un cours existant plus directement connecté à la façon dont le travail sur les données et l'IA est réalisé dans l'industrie, sans refondre complètement le programme.
Les obstacles qui rendent souvent les plateformes industrielles difficiles à intégrer en classe, notamment le cût, les licences et la configuration informatique, sont résolus par Databricks Free Edition ; un compte permanent et gratuit, sans carte de crédit, sans contrat cloud et sans installation.
C'est important car les deux obstacles habituels à l'enseignement avec des outils professionnels sont le cût et la configuration, et la version gratuite supprime les deux. Elle est conçue spécialement pour l'apprentissage et l'utilisation non commerciale, et est accessible aux étudiants et aux éducateurs du monde entier.
Qu'est-ce que Databricks Free Edition ? Une version sans frais et perpétuellement gratuite de la plateforme Databricks Data + AI Platform, conçue pour les étudiants, les passionnés et les futurs professionnels des données et de l'IA. Elle fonctionne dans le navigateur sans contrat cloud ni carte de crédit requise pour s'inscrire, sur des tailles de calcul plus petites dans la limite d'une utilisation équitable. Elle n'est pas destinée à un usage de production ou commercial. (Source : databricks.com/learn/free-edition)
Databricks a également de profondes racines dans le monde académique. L'entreprise a été fondée par les professeurs et doctorants de UC Berkeley qui ont créé Apache Spark™, et l'open source reste au cœur de ce que nous construisons - Delta Lake, MLflow et Unity Catalog sont développés avec des communautés mondiales sous l'égide de fondations neutres vis-à-vis des fournisseurs (la Linux Foundation, LF AI & Data et l'Apache Software Foundation), et Databricks a récemment mis en open source Omnigent, un méta-harnais pour agents IA. Pour les éducateurs, cela signifie que les compétences que les étudiants acquièrent sont ancrées dans des normes ouvertes à l'échelle de l'industrie, et non dans un outil propritaire unique.
Puisque la version gratuite est la vraie plateforme plutôt qu'un bac à sable simplifié, les compétences sont directement transférables. Un étudiant qui écrit un job Spark, exécute une requête SQL, déploie un modèle ou construit un agent dans Free Edition utilise les mêmes outils que les professionnels en production. Il n'y a pas d'étape « oubliez l'outil de formation et apprenez le vrai » par la suite.
Un seul environnement peut servir de laboratoire de statistiques, de cours de base de données, de classe d'analytique d'entreprise et de projet de fin d'études en IA, ce qui réduit le nombre d'outils que les étudiants et les instructeurs doivent apprendre. Ce tableau associe les cours courants aux outils qui pourraient correspondre à votre programme actuel.
| Ce que vous enseignant | Ce que vous utiliseriez | Ce que font les étudiants | Où apprendre |
|---|---|---|---|
| Programmation introductive, science des données, statistiques appliquées, préparation des données et EDA, exploration de données et visualisation de données, machine learning | Collaborative notebooks (Python, SQL ; R et Scala ne sont pas pris en charge par Free Edition) | Écrire et exécutez du code sur des données réelles ; combiner narration, code et visualisations | Get Started with Databricks for Machine Learning |
| Big data, systèmes distribués ; exploration et préparation de données à grande échelle | Apache Spark | Traiter des données à grande échelle avec des DataFrames et le calcul distribué ; gérer le traitement par lots et en flux continu | Introduction to Apache Spark™ |
| Ingénierie des données ; travail de pipeline de données dans les projets de fin d'études et les projets | Lakeflow (Lakeflow Connect, Apache Spark Declarative Pipelines, Lakeflow Jobs) | Construire et orchestrer des pipelines ETL et de streaming | Get Started with Databricks for Data Engineering |
| Systèmes de bases de données, entrepôts de données (OLAP) | Delta Lake, Lakehouse | Travailler avec des tables fiables et versionnées (ACID, voyage dans le temps) | Get Started with Databricks for Data Warehousing |
| Systèmes de bases de données, veille stratégique (BI) et analytique d'entreprise, analytique prédictive, visualisation de données, systèmes d'information | Databricks SQL, AI/BI dashboards, et Genie Agents | Interroger, modéliser et visualiser des données ; créer des tableaux de bord ; poser des questions sur les données en langage naturel | Get Started With SQL Analytics and BI on Databricks |
| Cours de données pour MBA et écoles de commerce, analytique d'entreprise, systèmes d'information | Genie | Poser des questions sur les données en langage simple et raisonner sur les réponses sans écrire de code ; Genie One agit comme un assistant agentique qui reflète la manière dont l'analyse commerciale est de plus en plus réalisée | Analytics Fundamentals |
| Systèmes de bases de données, traitement des transactions (OLTP) | Lakebase (Postgres managé) | Exécuter des charges de travail transactionnelles (OLTP) et sauvegarder les données applicatives sur un Postgres standard | Get Started with Lakebase |
| Machine learning ; déploiement de modèles dans les projets de fin d'études | MLflow, Model Serving, GPUs | Suivre les expériences ; entraîner, enregistrer et déployer des modèles | Get Started with MLFlow |
| Intelligence artificielle, NLP, IA appliquée | Genie Agents, Agent Framework and Evaluation, AI Search, model training and fine-tuning | Construire et évaluer des agents IA, utiliser la recherche vectorielle pour le RAG et affiner des modèles sur leurs propres données | AI Agent Fundamentals |
| Projets de fin d'études, projets de génie logiciel, créations d'étudiants et hackathons | Databricks Apps | Construire et déployer des applications interactives de données et d'IA | Building Enterprise Applications with Databricks Apps |
Dans l'ensemble de ces environnements, Genie Code, l'assistant de codage et de données agentique de la plateforme, aide les étudiants à générer, expliquer et déboguer du code, et à accomplir des tâches en plusieurs étapes de manière autonome, ce qui reflète la façon dont le travail est de plus en plus effectué.
Distribuez-les via votre LMS existant ou un dépôt GitHub. Exportez le notebook de devoirs en tant que fichier .ipynb et partagez-le avec les ensembles de données ou les instructions nécessaires ; les étudiants importent une copie dans leur espace de travail Free Edition, le complètent et exportent le notebook terminé pour le soumettre. Pour les travaux de groupe, les étudiants peuvent partager un notebook et collaborer en temps réel.
Trois options pour les ensembles de données trop volumineux pour GitHub ou un téléchargement local : (1) héberger l'ensemble de données dans un stockage cloud auquel les étudiants se connectent ; (2) utiliser Open Sharing pour partager l'ensemble de données de votre espace de travail Free Edition directement dans l'espace de travail de chaque étudiant ; ou (3) choisir un ensemble de données gratuit sur Databricks Marketplace auquel les étudiants accèdent nativement au sein de la plateforme.
Oui. Databricks est conçu pour la collaboration — avec la co-rédaction en temps réel, les commentaires et le marquage, les étudiants peuvent travailler ensemble et vous inviter dans leurs notebooks pour résoudre des problèmes ou donner des commentaires. Databricks Free Edition est conçu pour permettre à un maximum de cinq personnes de partager un compte pour un projet de groupe. Voir comment configurer la collaboration dans Databricks Free Edition.
L'édition gratuite fonctionne sur des tailles de calcul plus petites dans la limite d'une utilisation équitable. Si un espace de travail dépasse son quota, son calcul se met en pause pour le reste de la journée et reprend le lendemain. Atteindre une limite en plein devoir est rare et n'est jamais permanent. De plus, vous et vos étudiants pouvez doubler votre crédit quotidien disponible jusqu'à trois fois par an, afin que les étudiants puissent toujours continuer à travailler pendant les périodes de rush et les examens. La meilleure façon de garantir une expérience fluide est de tester chaque devoir à l'avance dans l'édition gratuite pour repérer toute étape nécessitant une puissance de calcul importante.
Oui, elle est gratuite en permanence, sans contrat cloud et sans carte de crédit requise pour s'inscrire. Elle est conçue pour l'apprentissage et explicitement pas pour la production ou un usage commercial, ce qui convient parfaitement à une salle de classe. Les crédits sont réinitialisés chaque jour, de sorte que les étudiants recommencent chaque jour sur de bonnes bases.
Un bon point de départ est tout environnement de notebook basé sur le cloud que vous utilisez actuellement. Inscrivez-vous vous-même à l'édition gratuite de Databricks et suivez le cours Databricks Fundamentals ; une fois que vous serez à l'aise, attribuez les deux à vos étudiants et voyez comment les cours à votre rythme s'intègrent dans votre programme actuel.
Essayez l'édition gratuite de Databricks →
(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original
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