Get Started with Data Governance on Databricks - French

Dans ce cours, vous allez explorer Unity Catalog et les contrôles d'accès granulaires sur Databricks à travers des démonstrations pratiques et un laboratoire récapitulatif. Vous découvrirez les types de Table, la configuration du Catalogue et des schémas, la gestion des accès basée sur les groupes, ainsi que les stratégies de migration des contrôles d'accès. Le cours comprend des démonstrations sur l'application des contrôles d'accès granulaires avec la sécurité au niveau des lignes et le masquage des colonnes, le contrôle d'accès basé sur les attributs, la combinaison des contrôles, la migration des contrôles, ainsi qu'un laboratoire pour une mise en œuvre complète de la gouvernance.

Vous pouvez créer un compte Databricks Free Edition et essayer les démonstrations à suivre dans un environnement pratique.

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

Complétez le cours suivant avant de suivre ce cours:

• Databricks Fundamentals

Dans ce cours, le contenu a été développé pour les participants possédant les compétences, connaissances et aptitudes suivantes:

• Familiarité avec la Databricks Data Intelligence Platform et les opérations de base dans le workspace (créer des clusters, exécuter du code dans des notebooks, utiliser les opérations de base des notebooks)

• Compréhension fondamentale des concepts de Gouvernance des données, notamment le contrôle d'accès, la gestion des permissions et les politiques de sécurité

• Expérience intermédiaire des concepts SQL tels que la création de tables, de vues, de fonctions, ainsi que la gestion des objets de base de données et des permissions

• Compréhension du modèle d'objets hiérarchique de Unity Catalog (métastore, catalogues, schémas, tables, volumes, modèles)

• Connaissance de base des concepts de traçabilité des données et compréhension des flux de données et des dépendances entre les tables et les ressources

• Familiarité avec les principes de sécurité et de conformité, notamment la sécurité au niveau des lignes, le masquage des colonnes et les contrôles d'accès granulaires

• Familiarité débutante avec les concepts du cloud computing (machines virtuelles, stockage d'objets, gestion des identités)

• Compréhension de base de la gestion des métadonnées et des principes de Découverte de données

• L'achèvement d'un cours fondamental Databricks (tel que Fundamentals of the Databricks Data Intelligence Platform) est bénéfique mais non obligatoire

Outline

Présentation de Databricks

• Databricks Data Intelligence Platform

• Démo: Présentation du Databricks Workspace

Concepts fondamentaux et architecture

• Principes fondamentaux d'Unity Catalog

• Gouvernance centralisée et visibilité dans Unity Catalog

Modèle de permissions Unity Catalog

• Privilèges dans Unity Catalog

• Rôles Databricks

Naviguer dans les catalogues de données et y accéder

• Démo: Exploration de Unity Catalog et des actifs gouvernés

Recherche, Balisage et Traçabilité des données

• Démo: Balisage gouverné, découverte et traçabilité des données dans Unity Catalog

Contrôle d'accès granulaire

• Modèle de privilèges Unity Catalog et approches de gouvernance

• Démo: Mise en œuvre des contrôles d'accès granulaires

• Atelier: Gouvernance des données unifiée sur Databricks

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Get Started with Databricks: End to End - French

Ce cours est une introduction complète et pratique à la Databricks Data Intelligence Platform. Vous suivrez un parcours unique de bout en bout qui commence dans le workspace et se termine par une introduction à l'IA et au machine learning, en couvrant les compétences quotidiennes dont vous avez besoin pour travailler avec des données sur Databricks.

Le cours couvre les sujets suivants :

• La navigation dans le workspace Databricks, les options de compute et les expériences Lakehouse et Génie.

• La compréhension et l'ingestion de données avec Unity Catalog, notamment l'upload de fichiers et l'Explorateur de catalogues.

• Le travail dans les Notebooks Databricks et l'utilisation de Genie Code pour écrire et déboguer du code.

• L'interrogation de données avec SQL, la gestion des requêtes sauvegardées, ainsi que la création de Tableaux de bord et de visualisations.

• L'exploration de données en langage naturel avec les agents Génie.

• Une introduction à l'IA et au machine learning avec MLflow et l'agent Data Science.

À la fin de ce cours, vous serez à l'aise pour naviguer dans Databricks, trouver et gouverner des données dans Unity Catalog, écrire du SQL et du code dans des notebooks avec l'assistance de l'IA, créer des Tableaux de bord et explorer des données avec Génie.

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.

Vous pouvez créer un compte Databricks Free Edition et essayer les démonstrations à suivre dans un environnement pratique.

Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - French

Ce cours présente la Databricks Data Intelligence Platform et les compétences fondamentales dont un analyste de données a besoin pour ses activités quotidiennes d'analyse de données SQL et de BI. Vous naviguerez dans le workspace et Unity Catalog, écrirez des requêtes SQL sur des tables gérées par Unity Catalog depuis un Serverless SQL Warehouse, utiliserez Génie Code pour générer et déboguer du SQL, travaillerez avec Delta Lake (DML, historique des versions, time travel et restauration), créerez et publierez des Tableaux de bord IA/BI, et créerez des Agents Génie pour l'analyse de données conversationnelle. Chaque thème associe un notebook de démonstration guidée à un Lab pratique.

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Onboarding

Generative AI Engineer

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 : Pour les fichiers de cours SCORM, veuillez vous assurer de fermer la fenêtre SCORM après avoir terminé le contenu. Ne cliquez pas sur le bouton « Leçon suivante », car cela pourrait empêcher le module SCORM d’être marqué comme terminé.

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