Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - French

Le cours Deploy Workloads with Lakeflow Jobs enseigne comment orchestrer et automatiser des workflows de données, d'analyse de données et d'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 orientés acycliques (DAG), à configurer diverses options de planification et à implémenter des fonctionnalités avancées de workflow telles que l'exécution conditionnelle de tâches, les dépendances run-if et les boucles for each.

• Le cours couvre les bonnes pratiques pour créer des pipelines robustes et prêts pour la production, avec une sélection appropriée du compute, une orchestration modulaire, des techniques de gestion des erreurs et une conception tolérante aux pannes — le tout nativement intégré au sein de la Databricks Data Intelligence Platform.

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.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

• Avoir suivi le cours « Get Started with Databricks for Data Engineering », ou posséder une bonne compréhension de la Databricks Data Intelligence Platform

• Compréhension de base de sujets tels que la navigation dans un Databricks Workspace, Apache Spark, Delta Lake, Medallion Architecture et Unity Catalog.

• Familiarité avec Python/PySpark

• Expérience dans l'écriture de requêtes SQL de niveau intermédiaire.

Outline

• Présentation du cours

• Introduction au data engineering dans Databricks

• Lakeflow Jobs Core Components

• Présentation du projet de cours

• Création d'une tâche à l'aide de l'interface utilisateur Lakeflow jobs

• Lab - Créez votre première tâche

• Création et planification des jobs

• Démo - Automatisation des charges de travail avec la planification et les Déclencheurs

• Tâche conditionnelle et itérative

• Démo - Création de charges de travail dynamiques avec des tâches avancées

• Lab - Ajout d'une tâche If-Else et automatisation de votre tâche

• Gestion des échecs de tâche et monitoring des performances des Jobs

• Demo - Monitoring and Repairing Task

• Lakeflow Jobs en production et bonnes pratiques

• Résumé et Étapes Suivantes

• BONUS LAB - Orchestration Modulaire

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Generative AI Engineer

Agent Evaluation on Databricks - French

Ce cours apprend aux étudiants à évaluer systématiquement les agents IA à l’aide du cadre d’évaluation de MLflow, en répondant aux défis propres aux systèmes d’IA non déterministes que les tests logiciels traditionnels ne peuvent pas gérer. Les étudiants apprennent à mettre en œuvre différentes approches d’évaluation, notamment des juges intégrés pour des critères courants tels que l’exactitude et la sécurité, des juges de directives pour des exigences propres à l’entreprise, et des juges personnalisés pour des besoins spécialisés. Le cours couvre à la fois l’évaluation hors ligne à partir d’ensembles de données organisés et le monitoring en ligne en production, avec une expérience pratique des capacités de traçage de MLflow pour comprendre les schémas d’exécution des agents et recueillir les retours humains de différents types de parties prenantes. À travers des démonstrations pratiques et des laboratoires, les étudiants développent des compétences pour créer des workflows d’évaluation qui favorisent l’amélioration continue de la qualité tout au long du cycle de vie de développement des agents IA.

Remarque : Databricks Academy passe à un format basé sur des notebooks pour les sessions en classe dans l’environnement Databricks, et n’utilise plus de diaporamas pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l’environnement de laboratoire Vocareum.

Building Agentic Applications on Databricks - French

Ce cours enseigne aux étudiants comment créer des applications agentiques de niveau production sur Databricks. Les étudiants apprennent à créer des outils d’agent gouvernés avec Unity Catalog et MCP, à construire des systèmes mono-agent et multi-agents avec le OpenAI Agents SDK, et à tirer parti d’Agent Bricks et de Genie pour des cas d’usage de knowledge assistant orchestrés par un agent supervisor. Le cours couvre l’ensemble du parcours, du prototypage d’outils au déploiement en production, avec une pratique du tracing MLflow pour observer l’exécution des agents.

Remarque : La Databricks Academy est en train de passer à un format basé sur des notebooks pour les sessions en classe au sein de l'environnement Databricks, en abandonnant l'utilisation de présentations de diapositives pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.

Generative AI Engineer

Building RAG Agents with Agent Bricks - French

Ce cours propose une formation pratique pour créer des agents de récupération avec Databricks Agent Bricks. Les participants apprendront à explorer et interroger des Knowledge Assistants, à transformer des documents non structurés en données structurées avec les AI Functions, à découper le texte pour la récupération sémantique, à créer des index AI Search, et à concevoir des Knowledge Assistants prêts pour la production s’appuyant sur plusieurs sources de connaissances.