Get Started with Databricks for Data Engineering - French
Ce cours présente les compétences fondamentales nécessaires pour réaliser un workflow de base d’ingénierie des données sur la Databricks Data Intelligence Platform. Vous explorerez l’espace de travail, travaillerez avec Unity Catalog et découvrirez les éléments de base qu’un ingénieur de données utilise au quotidien sur Databricks.
Le cours suit une approche pratique. Vous commencez par vous familiariser avec l’espace de travail, puis vous progressez à travers des notebooks de démo et d’atelier associés pour chaque sujet. Les démos vous présentent un concept avec le formateur ou un notebook guidé ; les ateliers vous demandent d’appliquer par vous-même ce que vous venez de voir.
Le contenu couvre les points suivants:
• La Databricks Data Intelligence Platform et la façon dont l’espace de travail Databricks, Unity Catalog et les notebooks s’articulent.
• La création et la gestion de tables Delta Lake.
• La modification des données avec INSERT, UPDATE et DELETE.
• L’exploration de l’historique des versions et du time travel sur les tables Delta.
• L’ingestion de données avec les options de Lakeflow Connect : CTAS, l’interface d’importation (Upload UI) et COPY INTO.
• La création d’un pipeline d’architecture Medallion qui transforme les données à travers les couches Bronze, Silver et Gold.
• L’automatisation des pipelines avec Lakeflow Jobs.
• (Bonus) La création d’un pipeline déclaratif avec Spark Declarative Pipelines.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Español | française
Le contenu a été développé pour les participants possédant ces compétences/connaissances/aptitudes:
• Connaissance de base des plateformes de données cloud. Vous comprenez, sur le plan conceptuel, ce qu’est une base de données, une table et une requête.
• Maîtrise pratique de SQL. Vous savez lire et écrire des instructions SELECT avec WHERE, GROUP BY et des agrégations, et vous comprenez INSERT, UPDATE et DELETE.
• Une connaissance générale des concepts d’ingénierie des données, tels que l’ingestion, la transformation et les pipelines, est utile mais pas obligatoire — le cours couvre les bases.
Outline
Premiers pas avec l’ingénierie des données sur Databricks
• Databricks Data Intelligence Platform
• Démo: Visite guidée de l’espace de travail Databricks
• Démo: Trouver vos données et créer une table
• Atelier: Trouver et créer des tables
• Démo: Modifier les données avec INSERT, UPDATE et DELETE
• Atelier: Modifier les données d’une table Delta
• Démo: Explorer l’historique des versions et le time travel
• Atelier: Utiliser l’historique des versions et le time travel
• Démo: Ingérer des données avec CTAS et l’interface d’importation
• Atelier: Ingérer des données avec CTAS
• Démo: Charger des données de façon incrémentielle avec COPY INTO
• Atelier: Charger des données de façon incrémentielle
• Démo: Créer un pipeline d’architecture Medallion
• Atelier: Créer un pipeline Medallion complet
• Démo: Automatiser votre pipeline avec un Lakeflow Job
• Atelier: Automatiser un job de pipeline
• Démo: Bonus - Créer un pipeline déclaratif avec Spark Declarative Pipelines
• Atelier: Bonus - Explorer les résultats de votre pipeline déclaratif
• Réinitialiser ou nettoyer les ressources du cours
• Résumé et prochaines étapes
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Aug 21 | 02 PM - 04 PM (Europe/Paris) | - | French | Free |
Sep 16 | 02 PM - 04 PM (Europe/Paris) | - | French | Free |
Oct 28 | 02 PM - 04 PM (Europe/Paris) | - | French | Free |
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