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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Comprehensive training offering for large scale customers that includes learning elements for every style of learning. Inquire with your account executive for details

Upcoming Public Classes

Building ETL Pipelines with SQL - French

Ce cours enseigne comment créer des pipelines ETL prêts pour la production en utilisant exclusivement SQL sur la Databricks Data Intelligence Platform. Les participants découvrent les Streaming Tables avec Auto Loader pour l'ingestion incrémentielle, les Materialized Views avec rafraîchissement incrémentiel pour les transformations Silver vers Gold, AUTO CDC (FLOW AUTO CDC) pour la gestion déclarative des dimensions SCD Type 1 et Type 2, ainsi que Lakeflow Jobs avec des tâches SQL File pour l'orchestration en production. Le cours suit un jeu de données retail réaliste à travers l'architecture en médaillon (Bronze → Silver → Gold).

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.

DevOps Essentials for Data Engineering - French

Ce cours explore les meilleures pratiques d’ingénierie logicielle et les principes DevOps, spécialement conçus pour les ingénieurs de données travaillant avec Databricks. Les participants construiront une base solide dans les sujets clés tels que la qualité du code, le contrôle de version, la documentation et les tests. Le cours met l’accent sur DevOps, couvrant les composants de base, les avantages et le rôle de l’intégration et de la livraison continues (CI/CD) dans l’optimisation des workflows de data engineering.

Vous apprendrez à appliquer les principes de modularité dans PySpark pour créer des composants réutilisables et structurer le code efficacement. L’expérience pratique comprend la conception et l’implémentation de tests unitaires pour les fonctions PySpark à l’aide du framework pytest, suivis de tests d’intégration pour les pipelines de données Databricks avec DLT et Workflows pour garantir la fiabilité.

Le cours couvre également les opérations essentielles Git au sein de Databricks, y compris l’utilisation des dossiers Databricks Git pour intégrer les pratiques d’intégration continue. Enfin, vous examinerez à haut niveau les différentes méthodes de déploiement des actifs Databricks, tels que les ensembles d’actifs REST API, CLI, SDK, et Databricks (DAB), ce qui vous permettra d’acquérir la connaissance des techniques de déploiement et de gestion de vos pipelines.

À la fin du cours, vous maîtriserez l’ingénierie logicielle et les meilleures pratiques DevOps, ce qui vous permettra de créer des solutions d'ingénierie des données évolutives, maintenables et efficaces.

Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - French

Le cours Déployer des charges de travail avec Lakeflow Jobs enseigne comment orchestrer et automatiser les données, l'analyse de données et les flux de travail 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 acycliques dirigés (DAGs), à configurer diverses options de planification et à mettre en œuvre des fonctionnalités de flux de travail avancées telles que l’exécution de tâches conditionnelles, les dépendances conditionnelles et les boucles for each.

⇾ Le cours couvre les meilleures pratiques pour la création de pipelines robustes et prêts pour la production avec une sélection de calcul appropriée, une orchestration modulaire, des techniques de gestion des erreurs et une conception tolérante aux pannes, le tout intégré nativement dans le Databricks Data Intelligence Platform.