AI/BI for Data Analysts - French

Ce cours apprend aux analystes de données à concevoir, créer, publier et exploiter des AI/BI Dashboards dans Databricks. Les AI/BI Dashboards associent des données gouvernées par Unity Catalog à des visualisations interactives, des filtres et l'intégration de Genie, afin que les utilisateurs métier puissent explorer les réponses sans écrire de code.

Le cours suit une seule réalisation de bout en bout. Vous commencez avec des tables sources dans Unity Catalog et terminez avec un tableau de bord multipage publié et surveillé. En chemin, vous découvrez comment les tableaux de bord s'intègrent dans la famille de produits AI/BI de Databricks et où interviennent Genie, les jeux de données, les visualisations et les filtres dans le flux de travail.

Le contenu couvre :

• Les principes fondamentaux des AI/BI Dashboards et leur relation avec Genie et le reste de la plateforme Databricks.

• L'exploration des données sources dans Unity Catalog et la conception de jeux de données de tableau de bord réutilisables avec SQL.

• La création de visualisations (KPI, tendances, répartitions) et la mise en page d'un tableau de bord multipage soigné.

• L'utilisation de Genie Code pour générer du SQL, des graphiques et des filtres à partir de prompts en langage naturel.

• L'ajout de filtres pour rendre les tableaux de bord interactifs et réactifs aux questions des utilisateurs.

• La publication, le partage et la gestion des autorisations afin que les bonnes personnes puissent consulter et modifier le tableau de bord.

• L'exploitation du tableau de bord en production avec actualisation planifiée, mise en cache et suivi de l'utilisation.

Remarque: Databricks Academy passe à un format basé sur des cahiers de travail pour les sessions en présentiel au sein de l'environnement Databricks, et abandonne ainsi l'utilisation de présentations PowerPoint pour les cours magistraux. Vous pouvez accéder aux cahiers de travail des cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Le contenu a été développé pour les participants possédant ces compétences/connaissances/aptitudes:

• Une familiarité de base avec le workspace Databricks. Vous savez naviguer dans l'interface du workspace, ouvrir et utiliser des notebooks, et associer un SQL warehouse ou une autre ressource de calcul.

• Une familiarité de base avec Unity Catalog. Vous comprenez l'espace de noms à trois niveaux (catalogue, schéma, table) et savez retrouver une table dans l'explorateur de catalogue.

• Une connaissance pratique de SQL, y compris des jointures. Vous savez lire et écrire des instructions SELECT avec WHERE, GROUP BY et des agrégations, et joindre deux tables sur une clé commune.

Outline

• Démonstration: OBLIGATOIRE - Configuration et exploration des données

• Introduction aux tableaux de bord AIBI

• Démonstration: Conception d'ensembles de données pour les tableaux de bord

• Démonstration: Visualisations de la page 1 - Indicateurs clés de performance (KPI) et tendances annuelles

• Démonstration: Visualisations de la page 1 - Répartition par province

• Atelier: Travaux pratiques - Créer un tableau de bord - Données sur les taxis à New York

• Démonstration: Code Genie pour les tableaux de bord - Création de la page 2

• Démonstration: Ajout de filtres à votre tableau de bord

• Démonstration: Publication et partage de votre tableau de bord

• Démonstration:Exécution de votre tableau de bord en production

• Résumé et prochaines étapes

• Atelier: Travaux pratiques - Extension et partage de votre tableau de bord sur les taxis

• Annexe A - Bonus - Présentation de la mise en cache des tableaux de bord

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Upcoming Public Classes

Building ETL Pipelines with SQL - French

Ce cours enseigne comment créer des pipelines ETL prêts pour la production en utilisant exclusivement SQL sur la Databricks Data Intelligence Platform. Les participants découvrent les Streaming Tables avec Auto Loader pour l'ingestion incrémentielle, les Materialized Views avec rafraîchissement incrémentiel pour les transformations Silver vers Gold, AUTO CDC (FLOW AUTO CDC) pour la gestion déclarative des dimensions SCD Type 1 et Type 2, ainsi que Lakeflow Jobs avec des tâches SQL File pour l'orchestration en production. Le cours suit un jeu de données retail réaliste à travers l'architecture en médaillon (Bronze → Silver → Gold).

Remarque : Databricks Academy passe à un format basé sur des cahiers de travail pour les sessions en présentiel au sein de l'environnement Databricks, et abandonne ainsi l'utilisation de présentations PowerPoint pour les cours magistraux. Vous pouvez accéder aux cahiers de travail des cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.

Data Analysis with Databricks - French

SQL Analytics on DatabricksDans ce cours, vous apprendrez à utiliser efficacement Databricks pour l’analyse de données, en mettant l’accent sur Databricks SQL. En tant qu’analyste de données Databricks, vos responsabilités comprendront la recherche de données pertinentes, l’analyse des données pour des applications potentielles et la transformation des données en formats qui fournissent des insights commerciaux précieux. Vous comprendrez également votre rôle dans la gestion des objets de données et comment les manipuler au sein du Databricks Data Intelligence Platform, à l’aide d’outils tels que Notebooks, l’éditeur SQL et Databricks SQL. De plus, vous découvrirez l’importance de Unity Catalog dans la gestion des actifs de données et de la plateforme globale. Enfin, le cours fournira un aperçu de la façon dont Databricks facilite l’optimisation des performances et vous apprendra comment accéder à Query Insights pour comprendre les processus qui se déroulent en coulisse lors de l’exécution de l’analyse SQL sur Databricks.

AI/BI for Data Analysts

Remarque: Databricks Academy passe à un format basé sur des cahiers de travail pour les sessions en présentiel au sein de l'environnement Databricks, et abandonne ainsi l'utilisation de présentations PowerPoint pour les cours magistraux. Vous pouvez accéder aux cahiers de travail des cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.

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DevOps Essentials for Data Engineering - French

Ce cours explore les meilleures pratiques d’ingénierie logicielle et les principes DevOps, spécialement conçus pour les ingénieurs de données travaillant avec Databricks. Les participants construiront une base solide dans les sujets clés tels que la qualité du code, le contrôle de version, la documentation et les tests. Le cours met l’accent sur DevOps, couvrant les composants de base, les avantages et le rôle de l’intégration et de la livraison continues (CI/CD) dans l’optimisation des workflows de data engineering.

Vous apprendrez à appliquer les principes de modularité dans PySpark pour créer des composants réutilisables et structurer le code efficacement. L’expérience pratique comprend la conception et l’implémentation de tests unitaires pour les fonctions PySpark à l’aide du framework pytest, suivis de tests d’intégration pour les pipelines de données Databricks avec DLT et Workflows pour garantir la fiabilité.

Le cours couvre également les opérations essentielles Git au sein de Databricks, y compris l’utilisation des dossiers Databricks Git pour intégrer les pratiques d’intégration continue. Enfin, vous examinerez à haut niveau les différentes méthodes de déploiement des actifs Databricks, tels que les ensembles d’actifs REST API, CLI, SDK, et Databricks (DAB), ce qui vous permettra d’acquérir la connaissance des techniques de déploiement et de gestion de vos pipelines.

À la fin du cours, vous maîtriserez l’ingénierie logicielle et les meilleures pratiques DevOps, ce qui vous permettra de créer des solutions d'ingénierie des données évolutives, maintenables et efficaces.