Databricks Get Started Days (Data Engineering + SQL Analytics and BI) - French

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.

Le contenu couvre :

• Les principes fondamentaux des AI/BI Dashboards et leur relation avec Genie et le reste de la plateforme Databricks.

• L'exploration des données sources dans Unity Catalog et la conception de jeux de données de tableau de bord réutilisables avec SQL.

• La création de visualisations (KPI, tendances, répartitions) et la mise en page d'un tableau de bord multipage soigné.

• L'utilisation de Genie Code pour générer du SQL, des graphiques et des filtres à partir de prompts en langage naturel.

• L'ajout de filtres pour rendre les tableaux de bord interactifs et réactifs aux questions des utilisateurs.

• La publication, le partage et la gestion des autorisations afin que les bonnes personnes puissent consulter et modifier le tableau de bord.

• L'exploitation du tableau de bord en production avec actualisation planifiée, mise en cache et suivi de l'utilisation.

À la fin du cours, vous serez en mesure de partir d'une question métier, de concevoir les jeux de données nécessaires, de créer un tableau de bord abouti et de le livrer à votre audience avec les autorisations appropriées et une stratégie d'actualisation qui en garantit l'exactitude.

Remarque: pour les fichiers de cours SCORM, veillez à fermer la fenêtre SCORM une fois le contenu terminé. Ne cliquez pas sur le bouton « Next Lesson », car cela pourrait empêcher le module SCORM d'être marqué comme terminé.

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Ce cours présente les compétences fondamentales nécessaires pour réaliser un workflow de base d’ingénierie des données sur la Databricks Data Intelligence Platform. Vous explorerez l’espace de travail, travaillerez avec Unity Catalog et découvrirez les éléments de base qu’un ingénieur de données utilise au quotidien sur Databricks.

Le cours suit une approche pratique. Vous commencez par vous familiariser avec l’espace de travail, puis vous progressez à travers des notebooks de démo et d’atelier associés pour chaque sujet. Les démos vous présentent un concept avec le formateur ou un notebook guidé ; les ateliers vous demandent d’appliquer par vous-même ce que vous venez de voir.

Le contenu couvre les points suivants :

• La Databricks Data Intelligence Platform et la façon dont l’espace de travail Databricks, Unity Catalog et les notebooks s’articulent.

• La création et la gestion de tables Delta Lake.

• La modification des données avec INSERT, UPDATE et DELETE.

• L’exploration de l’historique des versions et du time travel sur les tables Delta.

• L’ingestion de données avec les options de Lakeflow Connect : CTAS, l’interface d’importation (Upload UI) et COPY INTO.

• La création d’un pipeline d’architecture Medallion qui transforme les données à travers les couches Bronze, Silver et Gold.

• L’automatisation des pipelines avec Lakeflow Jobs.

• (Bonus) La création d’un pipeline déclaratif avec Spark Declarative Pipelines.

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: pour les fichiers de cours SCORM, veillez à fermer la fenêtre SCORM une fois le contenu terminé. Ne cliquez pas sur le bouton « Next Lesson », car cela pourrait empêcher le module SCORM d'être marqué comme terminé.