Catalog Management and Data Organization - French

Dans ce cours, vous apprendrez à concevoir, implémenter et gouverner les structures de catalog et l'organisation de données à grande échelle sur la Databricks Data Intelligence Platform. Il offre une vue complète d'Unity Catalog comme couche de gouvernance centralisée pour un lakehouse d'entreprise. Divisé en cinq modules, il commence par placer Unity Catalog dans le modèle de déploiement cloud — couvrant la Account Console, création de metastore et hiérarchie de rôles d'administrateur. Vous traduirez ensuite la topologie organisationnelle (unités commerciales, régions et environnements dev/QA/prod) en une conception évolutive de catalog et schema utilisant les conventions de nommage, patterns de propriété et délégation MANAGE. Le cours couvre ensuite l'intégration de stockage sécurisée avec credentials de stockage, emplacements externes, hiérarchie managed-storage, tables gérées versus externes et UC Volumes pour les données non-tabulaires. Ensuite, vous appliquerez les patterns d'accès et stratégies d'isolation — la chaîne GRANT à trois niveaux, liaison workspace-catalog et politiques Attribute-Based Access Control (ABAC) au niveau schema — pour faire respecter la protection de données à grain fin à grande échelle. Enfin, le cours se termine par les meilleures pratiques pour la conception de catalog, automation, permissions de moindre privilège et gestion d'accès basée sur les groupes.

Remarque : La Databricks Academy est en train de passer à un format basé sur des notebooks pour les sessions en classe au sein de l'environnement Databricks, en abandonnant l'utilisation de présentations de diapositives pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Dans ce cours, le contenu a été développé pour des participants possédant les compétences/connaissances/aptitudes suivantes :

• Familiaridade com a Plataforma de Inteligência de Dados Databricks e operações básicas de workspace (criar clusters e SQL warehouses, executar SQL e Python em notebooks, navegação básica de notebook)

• Conhecimento de trabalho dos fundamentos do Unity Catalog, incluindo o namespace de três níveis (metastore → catálogo → schema → tabela) e os objetos principais protegíveis (tabelas, views, volumes, modelos)

• Experiência prática com workspaces habilitados para Unity Catalog, incluindo criar e gerenciar catálogos, schemas e tabelas via SQL

• Entendimento sólido de conceitos de gerenciamento de identidade e acesso (usuários, grupos, entidade de serviço, autenticação, autorização) e a diferença entre administração em nível de conta e workspace

• Conhecimento de trabalho de princípios de governança de dados — controle de acesso, classificação de dados, compliance e auditoria — e como eles mapeiam para recursos da plataforma

• Familiaridade com conceitos de armazenamento de objeto em nuvem (S3, ADLS ou GCS), incluindo funções IAM, caminhos em nível de bucket e o papel de credenciais de armazenamento no acesso entre serviços

• Familiaridade introdutória com Delta Lake (tabelas gerenciadas vs externas, ciclo de vida Delta) e Lakeflow para orquestrar fluxos de trabalho de dados

• Experiência prática com arquitetura empresarial em organizações maiores — topologia multi-unidade-de-negócios, residência regional de dados e separação de ambiente dev/QA/prod

Outline

Rôle d'Unity Catalog dans l'Architecture Cloud

• Unity Catalog dans le Cloud

• De Compte à Activation de Workspace

• Demo: Présentation Account Console : Configuration/gestion d'un metastore

Conception & Structuration de Catalogs et Namespaces

• Du Modèle Org à la Topologie de Catalog

• Propriété, MANAGE et Délégation

• Héritage de Privilège Qui S'Adapte

• Liaison Workspace-Catalog & Lecture Seule

• Demo: Conception de Catalogs et Schemas

• Lab: Conception de Catalog d'Entreprise pour une Organisation Multinationale

Gestion et Stockage des Données

• De Métadonnées aux Tables & Volumes

• Emplacements Gérés et Credentials de Stockage

• Emplacements Externes et Catalogs Étrangers

• Demo: Credentials de Stockage et Emplacements Externes

• Lab: Intégration de Stockage Cloud et Gestion des Données

Patterns d'Accès, Stratégies d'Isolation et FGAC dans UC

• Isolation par Environnement & Unité Commerciale

• Privilèges en Pratique

• Accès à Grain Fin avec RLS & Masquage

• ABAC : À Quoi Ressemble le Bon

• Validation des Résultats & Signaux d'Audit

• Demo: Isolation de Catalog, Patterns d'Accès et FGAC

• Lab: Isolation de Données d'Entreprise et Gouvernance d'Accès

Meilleures Pratiques

• Meilleures Pratiques

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Generative AI Engineer

Agent Evaluation on Databricks - French

Ce cours apprend aux étudiants à évaluer systématiquement les agents IA à l’aide du cadre d’évaluation de MLflow, en répondant aux défis propres aux systèmes d’IA non déterministes que les tests logiciels traditionnels ne peuvent pas gérer. Les étudiants apprennent à mettre en œuvre différentes approches d’évaluation, notamment des juges intégrés pour des critères courants tels que l’exactitude et la sécurité, des juges de directives pour des exigences propres à l’entreprise, et des juges personnalisés pour des besoins spécialisés. Le cours couvre à la fois l’évaluation hors ligne à partir d’ensembles de données organisés et le monitoring en ligne en production, avec une expérience pratique des capacités de traçage de MLflow pour comprendre les schémas d’exécution des agents et recueillir les retours humains de différents types de parties prenantes. À travers des démonstrations pratiques et des laboratoires, les étudiants développent des compétences pour créer des workflows d’évaluation qui favorisent l’amélioration continue de la qualité tout au long du cycle de vie de développement des agents IA.

Remarque : Databricks Academy passe à un format basé sur des notebooks pour les sessions en classe dans l’environnement Databricks, et n’utilise plus de diaporamas pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l’environnement de laboratoire Vocareum.

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 : La Databricks Academy est en train de passer à un format basé sur des notebooks pour les sessions en classe au sein de l'environnement Databricks, en abandonnant l'utilisation de présentations de diapositives pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.

Generative AI Engineer

Building RAG Agents with Agent Bricks - French

Ce cours propose une formation pratique pour créer des agents de récupération avec Databricks Agent Bricks. Les participants apprendront à explorer et interroger des Knowledge Assistants, à transformer des documents non structurés en données structurées avec les AI Functions, à découper le texte pour la récupération sémantique, à créer des index AI Search, et à concevoir des Knowledge Assistants prêts pour la production s’appuyant sur plusieurs sources de connaissances.