AI/BI for Data Analysts - French

Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser les fonctionnalités que Databricks fournit pour les besoins de veille économique : Tableaux de bord AI/BI et AI/BI Genie. En tant qu'analyste de données Databricks, vous serez chargé de créer des tableaux de bord AI/BI et des espaces génie AI/BI au sein de la plateforme, de gérer l'accès à ces actifs par les parties prenantes et les parties nécessaires, et de maintenir ces actifs au fur et à mesure de leur modification, de leur actualisation ou de leur mise hors service au cours de leur durée de vie. Ce cours vise à enseigner aux participants comment concevoir des tableaux de bord pour obtenir des insights, les partager avec les collaborateurs et les parties prenantes et maintenir ces actifs au sein de la plateforme. Les participants apprendront également à utiliser AI/BI Genie Spaces pour prendre en charge l'analyse en libre-service grâce à la création et à la maintenance de ces environnements optimisés par le moteur d'intelligence des données Databricks.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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

Une compréhension de base de SQL pour interroger des tables de données existantes dans Databricks.
Expérience préalable ou connaissance de base de l'interface utilisateur de Databricks Workspace.
Une compréhension de base de l’objectif et de l’utilisation des résultats de l’analyse statistique.
Connaissance des concepts autour des tableaux de bord utilisés pour la business intelligence.

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Data Engineer

Get Started with Databricks for Data Engineering - French

Ce cours présente les compétences fondamentales nécessaires pour réaliser un workflow de base d’ingénierie des données sur la Databricks Data Intelligence Platform. Vous explorerez l’espace de travail, travaillerez avec Unity Catalog et découvrirez les éléments de base qu’un ingénieur de données utilise au quotidien sur Databricks.

Le cours suit une approche pratique. Vous commencez par vous familiariser avec l’espace de travail, puis vous progressez à travers des notebooks de démo et d’atelier associés pour chaque sujet. Les démos vous présentent un concept avec le formateur ou un notebook guidé ; les ateliers vous demandent d’appliquer par vous-même ce que vous venez de voir.

Le contenu couvre les points suivants :

• La Databricks Data Intelligence Platform et la façon dont l’espace de travail Databricks, Unity Catalog et les notebooks s’articulent.

• La création et la gestion de tables Delta Lake.

• La modification des données avec INSERT, UPDATE et DELETE.

• L’exploration de l’historique des versions et du time travel sur les tables Delta.

• L’ingestion de données avec les options de Lakeflow Connect : CTAS, l’interface d’importation (Upload UI) et COPY INTO.

• La création d’un pipeline d’architecture Medallion qui transforme les données à travers les couches Bronze, Silver et Gold.

• L’automatisation des pipelines avec Lakeflow Jobs.

• (Bonus) La création d’un pipeline déclaratif avec Spark Declarative Pipelines.

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Lab

Onboarding

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: pour les fichiers de cours SCORM, veillez à fermer la fenêtre SCORM une fois le contenu terminé. Ne cliquez pas sur le bouton « Next Lesson », car cela pourrait empêcher le module SCORM d'être marqué comme terminé.