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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.

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
Prerequisites

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.

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Get Started with Databricks for Machine Learning - French

Dans ce cours, vous développerez les compétences fondamentales nécessaires pour utiliser la Databricks Data Intelligence Platform afin d'exécuter des workflows de machine learning et de prendre en charge des charges de travail de data science. Vous explorerez la plateforme du point de vue d'un praticien du machine learning, en abordant des sujets tels que la création et la gestion de fonctionnalités avec Feature Engineering dans Unity Catalog, la gestion du cycle de vie des modèles de bout en bout avec MLflow, et l'orchestration de pipeline avec Lakeflow Jobs. De plus, vous découvrirez l'inférence de modèles en temps réel avec Databricks Model Serving et vivrez l'approche transparente et conversationnelle de Databricks pour le développement de modèles grâce à Genie Code - Data Science Agent Mode, où vous utilisez des invites en langage naturel pour générer, exécuter et affiner de manière itérative des workflows de ML exécutables directement dans votre notebook. Le cours comprend des démonstrations animées par un instructeur, aboutissant à un laboratoire complet qui renforce les concepts abordés tout au long de la formation.

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

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.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Free
2h
Lab
instructor-led
Onboarding

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.