Get Started with Lakebase - French

Ce cours d'introduction présente Databricks Lakebase, un service PostgreSQL entièrement géré et intégré à la Databricks Data Intelligence Platform, qui rapproche les charges de travail opérationnelles (OLTP) et analytiques (OLAP).

Le cours commence par un cours magistral conceptuel qui compare les systèmes OLTP et OLAP, en expliquant leurs différentes caractéristiques de performance, leurs modèles de stockage et leurs cas d'usage types. Vous explorerez également les défis que rencontrent les organisations lorsqu'elles maintiennent des bases de données transactionnelles et des plateformes analytiques distinctes, notamment le déplacement des données, la latence et la complexité architecturale.

Vous apprendrez ensuite comment Databricks Lakebase aide à relever ces défis en fournissant une base de données opérationnelle compatible PostgreSQL qui s'intègre directement au Databricks Lakehouse, permettant aux applications opérationnelles et à l'analyse de fonctionner ensemble au sein d'une plateforme unifiée.

Il s'agit d'un cours d'introduction (Get Started) ; l'accent est donc mis sur la compréhension des concepts fondamentaux et des workflows de base pour travailler avec Lakebase. La création d'applications de production complètes au-dessus de Lakebase dépasse le cadre de ce cours.

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.

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

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

• Accès à un workspace Databricks avec la fonctionnalité Lakebase Database activée

• Un cluster All-purpose-compute OU Serverless disponible et un SQL Warehouse (un 2X-Small suffit).

• Des autorisations de création (Create) sur les catalogues de votre workspace.

• Compétences SQL intermédiaires - Capable d'écrire et de comprendre des instructions SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE.

• Connaissances intermédiaires de Python - À l'aise avec les fonctions Python, les exceptions et l'utilisation des dictionnaires/listes.

• Familiarité avec les fondamentaux d'OLTP - Comprend les relations client-serveur, les propriétés ACID, l'authentification aux bases de données et l'accès concurrent.

Outline

Get Started with Lakebase

• Concepts fondamentaux et architecture de Lakebase

• Démonstration: Créer et explorer un projet Lakebase

• Démonstration: Interroger Lakebase avec Lakehouse Federation

• Démonstration: Synchroniser les tables Unity Catalog vers les tables Postgres de Lakebase avec Lakehouse Sync

• Démonstration: Lakebase Autoscaling et démarrage rapide CRUD avec Python

• Atelier: bonus - Créer votre première Databricks App avec Lakebase Autoscaling

• Récapitulatif et prochaines étapes

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Upcoming Public Classes

Building Reliable Conversational Agents with Genie - French

Ce cours vous apprend à concevoir, créer et gérer un espace Databricks Genie (Genie Space), une interface en langage naturel permettant aux utilisateurs métier de poser des questions sur des données gouvernées et d'obtenir des réponses basées sur SQL, sans avoir à écrire de code.

Vous découvrirez la place de Genie au sein de la gamme de produits Databricks AI/BI et la manière dont l'outil traduit le langage naturel en requêtes SQL fiables. La formation met l'accent sur les étapes nécessaires à la création d'un espace Genie fournissant des résultats précis, cohérents et dignes de confiance.

Vous suivrez un flux de travail complet, de la compréhension des données sources et de la définition de points de référence jusqu'à la configuration et l'affinage d'un espace Genie, en utilisant l'ensemble des outils de curation du « Knowledge Store ». Ces outils incluent la gestion des métadonnées, des synonymes, de la correspondance des prompts, de la logique SQL, des exemples de requêtes et des instructions textuelles.

Vous apprendrez également à partager les espaces Genie avec les utilisateurs métier via Databricks One, à comprendre comment la gouvernance d'Unity Catalog est appliquée automatiquement, et à utiliser la surveillance ainsi que les retours des utilisateurs pour améliorer continuellement la qualité au fil du temps.

À l'issue de ce cours, vous serez capable de créer et de gérer un espace Genie prêt pour la production, offrant des analyses conversationnelles en libre-service et gouvernées, à grande échelle.

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.

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.

Free

Onboarding

Lakebase App Integration and Management - French

Dans ce cours, vous apprendrez à intégrer Databricks Apps à Lakebase, la plateforme PostgreSQL entièrement gérée et cloud-native de Databricks, afin de créer des workflows d'application sécurisés et prêts pour l'entreprise. En s'appuyant sur les connaissances fondamentales de Databricks Apps et de Lakebase, ce cours met l'accent sur les fondamentaux de PostgreSQL, Lakebase Autoscaling, les pratiques SQL sécurisées, la gestion sécurisée des connexions, l'accès basé sur les rôles, l'intégration de la Data API et le développement basé sur les branches. Vous découvrirez également comment AppKit peut accélérer le développement d'applications au sein de ce workflow, en vous aidant à passer plus efficacement des concepts d'intégration à leur mise en œuvre.

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.