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.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

⇾ Achèvement du cours « Get Started with Databricks for Data Engineering », ou une solide compréhension du Databricks Data Intelligence Platform

⇾ Compréhension de base de sujets tels que la navigation dans une architecture de médaillon Databricks Workspace, Apache Spark, Delta Lake, et Unity Catalog.

⇾ Familiarité avec Python/PySpark

⇾ Expérience dans la rédaction de requêtes SQL de niveau intermédiaire.

Outline

Introduction à l'ingénierie des données dans Databricks

⇾ Ingénierie des données dans Databricks

⇾ Qu'est-ce que Lakeflow Jobs ?

Concepts fondamentaux de Lakeflow Jobs

⇾ Éléments constitutifs de Lakeflow Jobs

⇾ Orchestration des tâches

⇾ Création d'un travail à l'aide de l'interface utilisateur de Lakeflow Jobs

Création et planification de tâches

⇾ Options de configuration courantes des tâches

⇾ Planification et déclencheurs des tâches

⇾ Démonstration - Exploration des options de planification

Fonctionnalités avancées de Lakeflow Jobs

⇾ Tâches conditionnelles et itératives

⇾ Gestion des échecs de tâches

⇾ Lakeflow Jobs en production

⇾ Meilleures pratiques

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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.

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