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 meilleures 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: 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.
Dans ce cours, le contenu a été conçu pour des participants disposant des compétences, connaissances et aptitudes suivantes:
• Complétion du cours « Get Started with Databricks for Data Engineering », ou une solide 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 la rédaction de requêtes SQL de niveau intermédiaire.
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