Data Ingestion with Lakeflow Connect - French

Ce cours fournit une introduction complète à Lakeflow Connect, une solution évolutive et simplifiée pour l’ingestion de données dans Databricks à partir d’un large éventail de sources. Vous commencerez par explorer les différents types de connecteurs Lakeflow Connect (Standard et Managed) et apprendrez diverses techniques d’ingestion de données, notamment l’ingestion par lots, par lots incrémentiels et en streaming. Vous passerez également en revue les principaux avantages de l’utilisation des tables Delta et de l’architecture Medallion.

Ensuite, vous développerez des compétences pratiques pour l’ingestion de données à partir du stockage d’objets dans le cloud à l’aide des connecteurs standard Lakeflow Connect. Cela comprend l’utilisation de méthodes telles que CREATE TABLE AS SELECT (CTAS), COPY INTO et Auto Loader, en mettant l’accent sur les avantages et les considérations de chaque approche. Vous apprendrez également à ajouter des colonnes de métadonnées à vos tables de niveau bronze lors de l’ingestion dans le Databricks Data Intelligence Platform. Le cours explique ensuite comment gérer les enregistrements qui ne correspondent pas à votre schéma de table à l’aide de la colonne de données récupérées, ainsi que des stratégies de gestion et d’analyse de ces données. Vous explorerez également les techniques d’ingestion et d’aplatissement des données JSON semi-structurées.

Ensuite, vous allez explorer comment effectuer une ingestion de données de niveau entreprise à l’aide des connecteurs gérés Lakeflow Connect pour importer des données à partir de bases de données et d’applications Software-as-a-Service (SaaS). Le cours présente également Partner Connect comme option pour intégrer des outils partenaires dans vos flux de travail d’ingestion.

Enfin, le cours se termine par des stratégies d’ingestion alternatives, notamment les opérations MERGE INTO et l’exploitation du Databricks Marketplace, vous dotant d’une base solide pour prendre en charge les cas d’utilisation modernes de l’ingénierie des données.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- Compréhension de base du Databricks Data Intelligence Platform, y compris les espaces de travail Databricks, Apache Spark, Delta Lake, l’architecture du médaillon et Unity Catalog.

- Expérience de travail avec divers formats de fichiers (p. ex., Parquet, CSV, JSON, TXT).

- Maîtrise de SQL et de Python.

- Familiarité avec l’exécution du code dans Databricks Notebooks.

Public Class Registration

If your company has purchased success credits or has a learning subscription, please fill out the Training Request form. Otherwise, you can register below.

Customer registration Partner registration

Private Class Request

If your company is interested in private training, please submit a request.

Request Private Training

See all our registration options

Registration options

Databricks has a delivery method for wherever you are on your learning journey

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

Inscrivez-vous maintenant

Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

Inscrivez-vous maintenant

Blended Learning

Self-paced and weekly instructor-led sessions for every style of learner to optimize course completion and knowledge retention. Go to Subscriptions Catalog tab to purchase

Purchase now

Skills@Scale

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 Reliable Conversational Agents with Genie - French

Ce cours vous apprend à concevoir, créer et gérer un espace Databricks Genie (Genie Space), une interface en langage naturel permettant aux utilisateurs métier de poser des questions sur des données gouvernées et d'obtenir des réponses basées sur SQL, sans avoir à écrire de code.

Vous découvrirez la place de Genie au sein de la gamme de produits Databricks AI/BI et la manière dont l'outil traduit le langage naturel en requêtes SQL fiables. La formation met l'accent sur les étapes nécessaires à la création d'un espace Genie fournissant des résultats précis, cohérents et dignes de confiance.

Vous suivrez un flux de travail complet, de la compréhension des données sources et de la définition de points de référence jusqu'à la configuration et l'affinage d'un espace Genie, en utilisant l'ensemble des outils de curation du « Knowledge Store ». Ces outils incluent la gestion des métadonnées, des synonymes, de la correspondance des prompts, de la logique SQL, des exemples de requêtes et des instructions textuelles.

Vous apprendrez également à partager les espaces Genie avec les utilisateurs métier via Databricks One, à comprendre comment la gouvernance d'Unity Catalog est appliquée automatiquement, et à utiliser la surveillance ainsi que les retours des utilisateurs pour améliorer continuellement la qualité au fil du temps.

À l'issue de ce cours, vous serez capable de créer et de gérer un espace Genie prêt pour la production, offrant des analyses conversationnelles en libre-service et gouvernées, à grande échelle.

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.

Lakebase App Integration and Management - French

Dans ce cours, vous apprendrez à intégrer Databricks Apps à Lakebase, la plateforme PostgreSQL entièrement gérée et cloud-native de Databricks, afin de créer des workflows d'application sécurisés et prêts pour l'entreprise. En s'appuyant sur les connaissances fondamentales de Databricks Apps et de Lakebase, ce cours met l'accent sur les fondamentaux de PostgreSQL, Lakebase Autoscaling, les pratiques SQL sécurisées, la gestion sécurisée des connexions, l'accès basé sur les rôles, l'intégration de la Data API et le développement basé sur les branches. Vous découvrirez également comment AppKit peut accélérer le développement d'applications au sein de ce workflow, en vous aidant à passer plus efficacement des concepts d'intégration à leur mise en œuvre.

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.

Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - French

Ce cours traite de l'optimisation des performances, de la maîtrise des coûts et de la sécurité pour les déploiements de data warehousing à grande échelle.

Ce cours s'adresse aux praticiens du data warehousing chargés de gérer des environnements Databricks au service de centaines ou de milliers d'utilisateurs répartis dans plusieurs unités opérationnelles. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour faire évoluer efficacement les opérations de data warehousing tout en maintenant des performances élevées, une bonne rentabilité et la conformité aux normes de sécurité.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Español