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.

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

Le contenu a été développé pour des participants possédant les compétences/connaissances/aptitudes suivantes:

• Des compétences informatiques de base et une maîtrise du navigateur web. Vous savez naviguer dans une application web et utiliser des onglets et des menus.

• Une disposition à travailler avec des données. Aucune expérience préalable avec Databricks n'est requise.

• Utile, mais facultatif : SQL de base. La familiarité avec les instructions SELECT facilite les modules SQL et Tableau de bord, mais le cours présente les notions nécessaires au fur et à mesure.

Outline

The Databricks Workspace

• Démonstration: Navigation dans le Databricks Workspace

• Démonstration: Lakehouse UI vs Génie One

• Démonstration: Notions de base du Databricks notebook

• Atelier: Explorer le Databricks Workspace

Comprendre et ingérer des données avec Unity Catalog

• Démonstration: Unity Catalog Foundations

• Démonstration: Ingestion de données via File Upload

• Atelier: Navigation dans l'Explorateur de catalogues

Travailler plus rapidement avec Génie Code

• Démonstration: Utilisation de Génie Code

SQL pour les requêtes et les Tableaux de bord

• Démonstration: Création et exécution de requêtes

• Démonstration: Gestion des requêtes

• Démonstration: Création de Tableaux de bord à partir de requêtes

• Atelier: Créer une visualisation

Agents Génie pour l'analyse de données en langage naturel

• Démonstration: Agents Génie

• Atelier: Utiliser un agent Génie

• Démonstration: Présentation de MLflow

• Atelier: Utilisation du code Génie pour la data science

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Omnigent Basics - French

Ce cours est une introduction à Omnigent, le méta-harnais open-source de Databricks pour les agents IA, ainsi qu'à la manière de créer, gouverner et collaborer sur des agents avec cet outil sur la plateforme Databricks. Vous apprendrez ce qu'est un harnais et comment un méta-harnais se situe au-dessus des outils d'agents que vous utilisez déjà pour les rendre interopérables, et vous explorerez les trois piliers d'Omnigent : Combine, Control et Share. À travers des cours interactifs et des travaux pratiques, vous démarrerez des sessions Omnigent sur le Databricks Sandbox, coderez et partagerez des applications par intuition, déclarerez des agents YAML portables, appliquerez des politiques contextuelles avec état (y compris des défenses contre le trifecta fatal et l'injection de prompts), et travaillerez avec les agents intégrés Polly et Debby. À l'issue de ce cours, vous comprendrez comment coordonner et gouverner des agents IA à l'aide d'Omnigent, d'Unity Gateway et du Databricks Sandbox.

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.

Free

Professional

Data Analyst

AI/BI for Data Analysts - 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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Associate

Machine Learning Practitioner

Feature Engineering at Scale - French

Dans ce cours, vous acquerrez une compréhension approfondie de la façon de concevoir, mettre à l'échelle et opérationnaliser des pipelines d'Ingénierie des caractéristiques de bout en bout sur la plateforme Databricks. Le programme est structuré en trois modules progressifs : maîtriser les fondamentaux de l'exécution distribuée et de l'optimisation de Spark, implémenter l'Ingestion de données évolutive avec Auto Loader et des pipelines LakeFlow déclaratifs, et progresser vers un MLOps de niveau production avec le Databricks Feature Store.

Vous bénéficierez d'expériences d'apprentissage pratiques telles que le débogage des performances de Spark avec le Catalyst Optimizer et le Spark UI, la construction d'architectures médaillon Bronze-Argent-gold robustes avec des contrôles de qualité automatisés, et l'implémentation de transformations de fonctionnalités évolutives à l'aide de SparkML. Le cours se conclut par le déploiement d'un service de fonctionnalités en temps réel via des Online Feature Stores, la définition de FeatureSpecs avec des transformations à la demande, et l'application de la gouvernance et du suivi de la traçabilité des données avec Unity Catalog.

À la fin du cours, vous serez en mesure de gérer le cycle de vie complet des fonctionnalités pour le machine learning à l'échelle entreprise — en concevant des pipelines performants, fiables, gouvernés et prêts pour la production.

Remarque : Pour les fichiers de cours SCORM, veillez à 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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