Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - French

Ce cours traite de l'optimisation des performances, de la maîtrise des coûts et de la sécurité pour les déploiements de data warehousing à grande échelle.

Ce cours s'adresse aux praticiens du data warehousing chargés de gérer des environnements Databricks au service de centaines ou de milliers d'utilisateurs répartis dans plusieurs unités opérationnelles. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour faire évoluer efficacement les opérations de data warehousing tout en maintenant des performances élevées, une bonne rentabilité et la conformité aux normes de sécurité.

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.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Español

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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

• Maîtrise du SQL

• Expérience en data warehousing ou en architecture ou gestion de plateformes de données

• Expérience et compréhension générales du cloud

Outline

Ingestion et stockage de données efficaces

• Introduction à l'architecture de données à grande échelle

• Ingestion dans le data warehouse à grande échelle

• Démonstration: Ingestion et transformation à grande échelle avec Lakeflow

• Atelier pratique: Ingestion et transformation avec Lakeflow

• Lakehouse Federation et Foreign Catalogs

Stratégie multi-workspace

• Présentation des comptes et workspaces Databricks

• Conception d'architecture pour plusieurs workspaces

• Conception de Unity Catalog pour les environnements à grande échelle

• Partage de données dans les environnements à grande échelle

Sécurité et gouvernance du workspace

• Sécurité d'entreprise du data warehouse

• Sécurisation des données avec Unity Catalog

• Démonstration: Implémentation du FGAC dans UC

• Atelier pratique: Application de la gouvernance à grande échelle avec ABAC

Identité et administration

• Identités Databricks

• Déploiement de solutions Databricks en entreprise

• Démonstration: Déploiement de solutions avec DABs et GitOps

• Audit et surveillance de Databricks

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Upcoming Public Classes

Building Reliable Conversational Agents with Genie - French

Ce cours vous apprend à concevoir, créer et gérer un espace Databricks Genie (Genie Space), une interface en langage naturel permettant aux utilisateurs métier de poser des questions sur des données gouvernées et d'obtenir des réponses basées sur SQL, sans avoir à écrire de code.

Vous découvrirez la place de Genie au sein de la gamme de produits Databricks AI/BI et la manière dont l'outil traduit le langage naturel en requêtes SQL fiables. La formation met l'accent sur les étapes nécessaires à la création d'un espace Genie fournissant des résultats précis, cohérents et dignes de confiance.

Vous suivrez un flux de travail complet, de la compréhension des données sources et de la définition de points de référence jusqu'à la configuration et l'affinage d'un espace Genie, en utilisant l'ensemble des outils de curation du « Knowledge Store ». Ces outils incluent la gestion des métadonnées, des synonymes, de la correspondance des prompts, de la logique SQL, des exemples de requêtes et des instructions textuelles.

Vous apprendrez également à partager les espaces Genie avec les utilisateurs métier via Databricks One, à comprendre comment la gouvernance d'Unity Catalog est appliquée automatiquement, et à utiliser la surveillance ainsi que les retours des utilisateurs pour améliorer continuellement la qualité au fil du temps.

À l'issue de ce cours, vous serez capable de créer et de gérer un espace Genie prêt pour la production, offrant des analyses conversationnelles en libre-service et gouvernées, à grande échelle.

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.

Lakebase App Integration and Management - French

Dans ce cours, vous apprendrez à intégrer Databricks Apps à Lakebase, la plateforme PostgreSQL entièrement gérée et cloud-native de Databricks, afin de créer des workflows d'application sécurisés et prêts pour l'entreprise. En s'appuyant sur les connaissances fondamentales de Databricks Apps et de Lakebase, ce cours met l'accent sur les fondamentaux de PostgreSQL, Lakebase Autoscaling, les pratiques SQL sécurisées, la gestion sécurisée des connexions, l'accès basé sur les rôles, l'intégration de la Data API et le développement basé sur les branches. Vous découvrirez également comment AppKit peut accélérer le développement d'applications au sein de ce workflow, en vous aidant à passer plus efficacement des concepts d'intégration à leur mise en œuvre.

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.

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).