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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.


À la fin du cours, vous serez en mesure de partir d'une question métier, de concevoir les jeux de données nécessaires, de créer un tableau de bord abouti et de le livrer à votre audience avec les autorisations appropriées et une stratégie d'actualisation qui en garantit l'exactitude.


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.


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Skill Level
Associate
Duration
2h
Prerequisites

• 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.

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Databricks Get Started Days (Data Engineering + SQL Analytics and BI) - French

Get Started with Databricks for Data Engineering

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.

Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks

Dans ce cours, vous apprendrez les compétences de base qui vous permettront d'utiliser la Plateforme de Data Intelligence Databricks pour effectuer un flux de travail d'analyse de données simple et soutenir les efforts d'entreposage de données.Vous bénéficierez d'une visite de l'espace de travail et découvrirez comment travailler avec des objets de données dans Databricks tels que des catalogues, des schémas, des tables, des clusters de calcul, des blocs-notes et des tableaux de bord.Vous suivrez ensuite un flux de travail d'analyse de données de base pour effectuer des tâches telles que la manipulation de données à l'aide de Databricks SQL, l'exploitation des logs de version Delta Lake pour voyager dans le temps, la création de tableaux de bord au sein de la plateforme et la création d'espaces Genie pour l'exploration de données à l'aide d'invites en langage naturel.Vous apprendrez également comment Databricks prend en charge les besoins d’entreposage de données grâce à l’utilisation de Databricks SQL, Delta Live Tables et Unity Catalog.Avec l'achat d'un abonnement Databricks Labs, le cours se termine également par un exercice de laboratoire

Vous pouvez créer un Databricks Free Edition account et essayer les démonstrations pas à pas dans un environnement pratique.

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Free
4h
instructor-led
Onboarding
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.

Free
2h
Onboarding

Questions?

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