Business Impact Accelerator: Answering Business Questions with Genie - French

Ce cours de démarrage présente Databricks Lakebase, un service PostgreSQL Entièrement géré intégré à la Databricks Data Intelligence Platform, qui rapproche les charges de travail opérationnelles (OLTP) et analytiques (OLAP).

Le cours débute par un exposé conceptuel comparant les systèmes OLTP et OLAP, en expliquant leurs caractéristiques de performance respectives, leurs modèles de stockage et leurs cas d'usage typiques. Vous explorerez également les défis auxquels font face les organisations qui maintiennent des bases de données transactionnelles et des plateformes d'analyse de données séparées, notamment en matière de déplacement des données, de latence et de complexité architecturale.

Vous découvrirez ensuite comment Databricks Lakebase contribue à relever ces défis en fournissant une base de données opérationnelle compatible PostgreSQL qui s'intègre directement au Databricks Lakehouse, permettant ainsi aux applications opérationnelles et à l'analyse de données de fonctionner ensemble au sein d'une plateforme unifiée.

Il s'agit d'un cours de démarrage ; l'accent est donc mis sur la compréhension des concepts fondamentaux et des flux de travail de base pour travailler avec Lakebase. La création d'applications de production complètes sur Lakebase dépasse le cadre de ce cours.

À l'issue du cours, vous comprendrez comment Lakebase permet aux organisations de rapprocher les systèmes opérationnels et l'analyse de données au sein d'une plateforme unique et gouvernée, propulsée par Unity Catalog et le Databricks Lakehouse.

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

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.

L'IA a transformé ce que les développeurs sont appelés à construire : les agents, les copilotes et les outils intelligents passent du stade expérimental à la production, et le travail évolue de l'écriture de code vers l'orchestration de modèles, de données et de services. Dans ce cours, vous apprendrez comment la création d'applications agentiques là où résident les données supprime la complexité d'infrastructure liée à l'assemblage de stacks fragmentées. À travers une démonstration guidée de synthèse de compte, vous verrez comment Databricks Apps, Lakebase et Agent Bricks (Genie Spaces, les assistants de connaissances et les agents Supervisor) fonctionnent ensemble sur une base serverless et gouvernée pour fournir une application agentique prête pour la production.

Le cours Deploy Workloads with Lakeflow Jobs enseigne comment orchestrer et automatiser des workflows de données, d'analyse de données et d'IA à l'aide de Lakeflow Jobs en tant que plateforme d'orchestration unifiée au sein de l'écosystème Databricks. 

• Vous apprendrez à concevoir et à mettre en œuvre des charges de travail de données à l'aide de graphes orientés acycliques (DAG), à configurer diverses options de planification et à implémenter des fonctionnalités avancées de workflow telles que l'exécution conditionnelle de tâches, les dépendances run-if et les boucles for each. 

• Le cours couvre les meilleures pratiques pour créer des pipelines robustes et prêts pour la production, avec une sélection appropriée du compute, une orchestration modulaire, des techniques de gestion des erreurs et une conception tolérante aux pannes — le tout nativement intégré au sein de la Databricks Data Intelligence Platform.

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.