Data Analysis with Databricks - French

SQL Analytics on Databricks
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser efficacement Databricks pour l’analyse de données, en mettant l’accent sur Databricks SQL. En tant qu’analyste de données Databricks, vos responsabilités comprendront la recherche de données pertinentes, l’analyse des données pour des applications potentielles et la transformation des données en formats qui fournissent des insights commerciaux précieux.
Vous comprendrez également votre rôle dans la gestion des objets de données et comment les manipuler au sein du Databricks Data Intelligence Platform, à l’aide d’outils tels que Notebooks, l’éditeur SQL et Databricks SQL.
De plus, vous découvrirez l’importance de Unity Catalog dans la gestion des actifs de données et de la plateforme globale. Enfin, le cours fournira un aperçu de la façon dont Databricks facilite l’optimisation des performances et vous apprendra comment accéder à Query Insights pour comprendre les processus qui se déroulent en coulisse lors de l’exécution de l’analyse SQL sur Databricks.

AI/BI for Data Analysts

Ce cours apprend aux analystes de données à concevoir, créer, publier et exploiter des AI/BI Dashboards dans Databricks. Les AI/BI Dashboards associent des données gouvernées par Unity Catalog à des visualisations interactives, des filtres et l'intégration de Genie, afin que les utilisateurs métier puissent explorer les réponses sans écrire de code.

Le cours suit une seule réalisation de bout en bout. Vous commencez avec des tables sources dans Unity Catalog et terminez avec un tableau de bord multipage publié et surveillé. En chemin, vous découvrez comment les tableaux de bord s'intègrent dans la famille de produits AI/BI de Databricks et où interviennent Genie, les jeux de données, les visualisations et les filtres dans le flux de travail.

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

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Ce contenu a été conçu pour les participants possédant les compétences, connaissances et aptitudes suivantes :

• Une connaissance pratique de l'utilisation du langage SQL à des fins d'analyse de données.

• Une bonne connaissance des processus de création, de stockage et de gestion des données.

• Une compréhension de base de l'analyse statistique.

• Une compréhension de la structure et des caractéristiques distinctives de formats de données spécifiques tels que CSV, JSON, TXT et Parquet.

• Une bonne connaissance de l'interface utilisateur de la plateforme Databricks Data Intelligence.

• Une familiarité de base avec le workspace Databricks. Vous savez naviguer dans l'interface du workspace, ouvrir et utiliser des notebooks, et associer un SQL warehouse ou une autre ressource de calcul.

• Une familiarité de base avec Unity Catalog. Vous comprenez l'espace de noms à trois niveaux (catalogue, schéma, table) et savez retrouver une table dans l'explorateur de catalogue.

• Une connaissance pratique de SQL, y compris des jointures. Vous savez lire et écrire des instructions SELECT avec WHERE, GROUP BY et des agrégations, et joindre deux tables sur une clé commune.

Outline

Analyses SQL sur Databricks

Exploration des données

• Utilisation de Unity Catalog comme outil d'exploration des données

• Comprendre la propriété des objets de données

• Utiliser Unity Catalog pour localiser et inspecter des ensembles de données

Importation de données

• Ingestion de données dans Databricks

• Téléchargement de données vers Databricks via l'interface utilisateur

• Exploration programmatique et ingestion de données dans Unity Catalog

• Importer des données dans Databricks

Exécution SQL

• Databricks SQL et les entrepôts de données Databricks SQL

• L'éditeur SQL unifié

• Manipuler et transformer les données avec Databricks SQL

• Créer des vues avec Databricks SQL

• Manipuler et analyser une table

Analyse des requêtes

• Databricks Photon et l'optimisation dans Databricks

• Informations sur les requêtes

• Meilleures pratiques pour l'analyse SQL

IA/BI pour les analystes de données

• Démonstration: OBLIGATOIRE - Configuration et exploration des données

• Introduction aux tableaux de bord AIBI

• Démonstration: Conception d'ensembles de données pour les tableaux de bord

• Démonstration: Visualisations de la page 1 - Indicateurs clés de performance (KPI) et tendances annuelles

• Démonstration: Visualisations de la page 1 - Répartition par province

• Atelier: Travaux pratiques - Créer un tableau de bord - Données sur les taxis à New York

• Démonstration: Code Genie pour les tableaux de bord - Création de la page 2

• Démonstration: Ajout de filtres à votre tableau de bord

• Démonstration: Publication et partage de votre tableau de bord

• Démonstration:Exécution de votre tableau de bord en production

• Résumé et prochaines étapes

• Atelier: Travaux pratiques - Extension et partage de votre tableau de bord sur les taxis

• Annexe A - Bonus - Présentation de la mise en cache des tableaux de bord

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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.

Databricks Performance Optimization - French

Databricks Performance Optimization enseigne aux ingénieurs et analystes de données comment diagnostiquer, mesurer et résoudre les goulots d'étranglement de performance sur la Databricks Data Intelligence Platform, et comment relier les améliorations de performance aux coûts. Le cours suit un workflow axé sur la mesure en priorité et la plateforme en priorité : laisser les optimisations automatiques de la plateforme effectuer le gros du travail, vérifier ce qui a été appliqué à l'aide de Query Profile et des tables système, puis effectuer un réglage manuel si nécessaire.

Les apprenants construisent une base pour mesurer la performance avec Query Profile, Performance Insights et les tables système de l'historique des requêtes. À partir de là, ils explorent des techniques d'optimisation clés, notamment la Disposition des données et les tables gérées auto-ajustables, le clustering liquide, la mise en cache et les résultats intermédiaires, le shuffle, le skew, le spill, les explosions de lignes, la performance du driver, les Python UDFs, le serverless compute, Photon et l'attribution des coûts.

Tout au long du cours, les apprenants explorent des requêtes délibérément lentes sur des données de vente au détail synthétiques et observent comment différentes techniques d'optimisation influent sur la performance. Ils utilisent des indicateurs tels que l'élagage de fichiers, le temps d'exécution des tâches, la couverture Photon et les coûts pour évaluer les améliorations. Deux ateliers basés sur des scénarios renforcent le workflow d'optimisation, du diagnostic jusqu'à la validation.

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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Databricks Data Privacy - French

Ce contenu fournit un guide complet pour la gestion de la confidentialité des données dans Databricks. Il couvre des sujets clés tels que l'architecture Delta Lake, l'isolation régionale des données, la conformité RGPD/CCPA, et l'utilisation du flux de données de changement (CDF). À travers des démonstrations pratiques et des travaux dirigés, les participants apprennent à utiliser les fonctionnalités de Unity Catalog pour sécuriser les données sensibles et assurer la conformité, leur permettant ainsi de protéger efficacement l'intégrité des données.

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