Data Modeling Strategies - French

Ce cours guide les praticiens à travers l'ensemble des approches de modélisation des données sur la Databricks Data Intelligence Platform - des techniques classiques de data warehouse (Inmon, Kimball, Data Vault 2.0), en passant par les cas d'usage ML pilotés par le Feature Store, jusqu'à la mise en production des données via des Produits de données sur Unity Catalog.

Chaque approche de modélisation est introduite par un exposé, puis consolidée par une démonstration pratique sur un ensemble de données partagé (échantillons TPC-H). Le cours se termine par un laboratoire complet de bout en bout couvrant la modélisation ERM, la modélisation dimensionnelle, Data Vault 2.0 et le Feature Store dans un workflow intégré unique.

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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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Dans ce cours, le contenu a été conçu pour des participants disposant des compétences, connaissances et aptitudes suivantes:

• Connaissance pratique de SQL et des concepts de bases de données relationnelles

• Familiarité avec les fondamentaux de Databricks (espaces de travail, notebooks, bases de Unity Catalog)

• Compréhension conceptuelle de l'OLTP vs l'OLAP et de la Medallion Architecture

• Une exposition de base à Python et PySpark est utile mais non requise

• Une connaissance des concepts de modélisation dimensionnelle est utile mais non requise

Outline

Modélisation des données d'entrepôt

• Architecture Lakehouse — Récapitulatif

• Présentation de l'entrepôt de données

• L'entrepôt d'information d'entreprise d'Inmon

• Démo: Modélisation des relations entre entités et contraintes

• Modélisation dimensionnelle de Kimball

• Démo: Modélisation dimensionnelle et ETL

• Modélisation dimensionnelle et ETL

• Coffre de données 2.0

• Démo: Coffre de données 2.0

Cas d'utilisation de l'architecture de données moderne

• Cas d'utilisation modernes de la couche Gold

• Combinaison des approches de modélisation

• Démo: Combinaison des approches de modélisation

Produits de données

• Définition des produits de données

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Building Semantic Models in Databricks with UC Metric Views - French

Dans ce cours, vous apprendrez à permettre à vos consommateurs de données d'obtenir des insights métier validés en réduisant la charge de travail qui vous incombe, ainsi qu'au reste de l'équipe données et IA de votre entreprise. En construisant une couche sémantique au-dessus de votre couche gold, vous offrirez aux décideurs et aux analystes métier la possibilité d'explorer des indicateurs clés de performance métier de manière inédite, tout en maintenant des opérations sur les données efficaces et des métriques validées par l'entreprise.

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.

SQL Programming and Procedural Logic - French

Dans ce cours, vous explorerez les compétences essentielles en programmation SQL et logique procédurale dans Databricks, en vous concentrant sur la création de flux de travail analytiques modulaires, maintenables et prêts pour la production. Vous commencerez par découvrir les constructions SQL clés — telles que les Common Table Expressions (y compris les CTE récursives avancées), les objets à portée de session comme les vues et tables temporaires, et les User Defined Functions — qui rendent votre développement SQL plus propre et réutilisable. Le cours vous guide ensuite à travers des techniques avancées de scripting SQL à l'aide d'instructions composées, de variables, de flux de contrôle, de conditions, de boucles et d'une gestion robuste des erreurs pour créer des processus SQL structurés et flexibles. Vous apprendrez également à garantir la cohérence des données dans ces pipelines en plusieurs étapes grâce à des transactions multi-instructions conformes ACID. Enfin, vous découvrirez comment encapsuler la logique dans des SQL Stored Procedures et orchestrer des flux de travail complexes avec Lakeflow Jobs et des stratégies de migration, transformant les tâches héritées en pipelines modulaires et automatisés qui exploitent toutes les capacités de la plateforme Databricks.

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.

Building Enterprise Applications with Databricks Apps - French

Ce cours présente Databricks Apps, une nouvelle fonctionnalité qui permet aux développeurs de créer et de déployer des applications de données et d'IA sécurisées directement sur la plateforme Databricks. Il s'adresse principalement aux data scientists, aux ingénieurs de données et aux développeurs qui doivent créer des applications personnalisées rendant les insights de données accessibles aux utilisateurs non techniques de leur organisation.

Le cours commence par une présentation des principaux composants de Databricks Apps, suivie du déploiement d'une application simple intégrée à un service externe. Vous apprendrez ensuite à créer et à déployer des applications intelligentes et pilotées par les données, intégrées aux fonctionnalités de la plateforme Databricks. Le cours explique également comment développer des applications en dehors de l'environnement Databricks. Il se conclut par un traitement détaillé des bonnes pratiques pour mettre en œuvre des applications d'entreprise sécurisées et fiables.

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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