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Building Agentic Applications on Databricks - French

Ce cours enseigne aux étudiants comment créer des applications agentiques de niveau production sur Databricks. Les étudiants apprennent à créer des outils d’agent gouvernés avec Unity Catalog et MCP, à construire des systèmes mono-agent et multi-agents avec le OpenAI Agents SDK, et à tirer parti d’Agent Bricks et de Genie pour des cas d’usage de knowledge assistant orchestrés par un agent supervisor. Le cours couvre l’ensemble du parcours, du prototypage d’outils au déploiement en production, avec une pratique du tracing MLflow pour observer l’exécution des agents.


Remarque : Pour les fichiers de cours SCORM, veuillez vous assurer de fermer la fenêtre SCORM après avoir terminé le contenu. Ne cliquez pas sur le bouton « Leçon suivante », car cela pourrait empêcher le module SCORM d’être marqué comme terminé.

Skill Level
Associate
Duration
2h
Prerequisites

Compétences spécifiques à Python :

• Syntaxe Python de base et structures de données

• Compréhension des fonctions, classes et décorateurs

• Expérience de la gestion des packages Python et des imports

• Familiarité avec la manipulation de données JSON

• Compréhension de base des modèles async/await


Compétences spécifiques à SQL :

• Syntaxe de requête SQL de base (SELECT, FROM, WHERE)

• Compréhension des fonctions SQL et des fonctions définies par l’utilisateur

• Expérience des fonctions SQL Unity Catalog


Compétences spécifiques à Databricks :

• Compréhension de la navigation dans l’espace de travail Databricks et de l’interface des notebooks

• Connaissance de la structure Unity Catalog (catalogues, schémas, tables, volumes, fonctions)

• Expérience des ressources de calcul Databricks et du calcul serverless

• Familiarité avec le suivi d’expériences MLflow

• Compréhension des points de terminaison de service de modèles Databricks


Compétences spécifiques GenAI/Agent :

• Compréhension de base des LLM et de leurs capacités

• Connaissance de l’ingénierie de prompts et des prompts système

• Familiarité avec les agents à appel d’outils et les concepts de function calling

• Connaissance de base du Model Context Protocol (MCP)

Outline

1. Fondamentaux

• Agents, MCP et gouvernance IA sur Databricks

• Demo: Créer des outils d’agent sur Databricks

• Lab: Évaluer et corriger les outils d’agent


2. Développement d’agents

• Créer des agents avec le OpenAI Agents SDK et MLflow

• Demo: Créer des agents individuels avec le OpenAI Agents SDK

• Demo: Orchestration multi-agents avec le OpenAI Agents SDK


3. Agent Bricks et au-delà

• Agent Bricks et Genie

• Lab: Créer un Supervisor Agent avec Agent Bricks

• BONUS : Créer des agents individuels avec LangChain

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SQL Programming and Procedural Logic - French

Dans ce cours, vous explorerez les compétences essentielles en programmation SQL et logique procédurale dans Databricks, en vous concentrant sur la création de flux de travail analytiques modulaires, maintenables et prêts pour la production. Vous commencerez par découvrir les constructions SQL clés — telles que les Common Table Expressions (y compris les CTE récursives avancées), les objets à portée de session comme les vues et tables temporaires, et les User Defined Functions — qui rendent votre développement SQL plus propre et réutilisable. Le cours vous guide ensuite à travers des techniques avancées de scripting SQL à l'aide d'instructions composées, de variables, de flux de contrôle, de conditions, de boucles et d'une gestion robuste des erreurs pour créer des processus SQL structurés et flexibles. Vous apprendrez également à garantir la cohérence des données dans ces pipelines en plusieurs étapes grâce à des transactions multi-instructions conformes ACID. Enfin, vous découvrirez comment encapsuler la logique dans des SQL Stored Procedures et orchestrer des flux de travail complexes avec Lakeflow Jobs et des stratégies de migration, transformant les tâches héritées en pipelines modulaires et automatisés qui exploitent toutes les capacités de la plateforme Databricks.

Remarque : pour les fichiers de cours SCORM, fermez la fenêtre SCORM une fois le contenu terminé. Ne cliquez pas sur le bouton « Next Lesson », car cela peut empêcher le module SCORM d’être marqué comme terminé.

Free
2h
Associate

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