Business Impact Accelerator: Answering Business Questions with Genie - French

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

Le cours commence par un cours magistral conceptuel qui compare les systèmes OLTP et OLAP, en expliquant leurs différentes caractéristiques de performance, leurs modèles de stockage et leurs cas d'usage types. Vous explorerez également les défis que rencontrent les organisations lorsqu'elles maintiennent des bases de données transactionnelles et des plateformes analytiques distinctes, notamment le déplacement des données, la latence et la complexité architecturale.

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

Il s'agit d'un cours d'introduction (Get Started) ; l'accent est donc mis sur la compréhension des concepts fondamentaux et des workflows de base pour travailler avec Lakebase. La création d'applications de production complètes au-dessus de Lakebase dépasse le cadre de ce cours.

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.

Dans ce cours, vous développerez les compétences fondamentales nécessaires pour utiliser la Databricks Data Intelligence Platform afin d'exécuter des workflows de machine learning et de prendre en charge des charges de travail de data science. Vous explorerez la plateforme du point de vue d'un praticien du machine learning, en abordant des sujets tels que la création et la gestion de fonctionnalités avec Feature Engineering dans Unity Catalog, la gestion du cycle de vie des modèles de bout en bout avec MLflow, et l'orchestration de pipeline avec Lakeflow Jobs. De plus, vous découvrirez l'inférence de modèles en temps réel avec Databricks Model Serving et vivrez l'approche transparente et conversationnelle de Databricks pour le développement de modèles grâce à Genie Code - Data Science Agent Mode, où vous utilisez des invites en langage naturel pour générer, exécuter et affiner de manière itérative des workflows de ML exécutables directement dans votre notebook. Le cours comprend des démonstrations animées par un instructeur, aboutissant à un laboratoire complet qui renforce les concepts abordés tout au long de la formation.

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.

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Ce cours propose une présentation complète et pratique de l’approche moderne de Databricks en matière de data warehousing, en mettant en évidence la façon dont une architecture data lakehouse combine les atouts des data warehouses traditionnels avec la flexibilité et l’évolutivité du cloud. En travaillant de bout en bout avec un détaillant fictif (Vintage Audio Co.), vous explorerez le workspace, interrogerez des tables Unity Catalog gouvernées, maintiendrez des tables Delta rapides pour les lectures analytiques, chargerez des données de manière incrémentielle avec Auto Loader, modéliserez un schéma en étoile et fournirez des insights cohérents grâce aux vues de métriques Unity Catalog — le tout depuis un environnement unique et gouverné, avec des fonctionnalités pilotées par l’IA (Predictive Optimization, Genie Code) intégrées tout au long.

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

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