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

Business Impact Accelerator - French

Ce cours présente Databricks Genie, un outil d'analyse de données conversationnelle qui vous permet de poser des questions en langage clair sur les données de votre organisation et d’obtenir des réponses sécurisées et conformes à la gouvernance. Vous apprendrez ce qu’est un Genie Space, comment il protège vos données et les meilleures pratiques pour obtenir des résultats optimaux. Le cours se termine par un jeu pratique où vous serez en compétition pour enquêter sur un mystère commercial.

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.

Free

Associate

Catalog Management and Data Organization - French

Dans ce cours, vous apprendrez à concevoir, implémenter et gouverner les structures de catalog et l'organisation de données à grande échelle sur la Databricks Data Intelligence Platform. Il offre une vue complète d'Unity Catalog comme couche de gouvernance centralisée pour un lakehouse d'entreprise. Divisé en cinq modules, il commence par placer Unity Catalog dans le modèle de déploiement cloud — couvrant la Account Console, création de metastore et hiérarchie de rôles d'administrateur. Vous traduirez ensuite la topologie organisationnelle (unités commerciales, régions et environnements dev/QA/prod) en une conception évolutive de catalog et schema utilisant les conventions de nommage, patterns de propriété et délégation MANAGE. Le cours couvre ensuite l'intégration de stockage sécurisée avec credentials de stockage, emplacements externes, hiérarchie managed-storage, tables gérées versus externes et UC Volumes pour les données non-tabulaires. Ensuite, vous appliquerez les patterns d'accès et stratégies d'isolation — la chaîne GRANT à trois niveaux, liaison workspace-catalog et politiques Attribute-Based Access Control (ABAC) au niveau schema — pour faire respecter la protection de données à grain fin à grande échelle. Enfin, le cours se termine par les meilleures pratiques pour la conception de catalog, automation, permissions de moindre privilège et gestion d'accès basée sur les groupes.

Remarque : La Databricks Academy est en train de passer à un format basé sur des notebooks pour les sessions en classe au sein de l'environnement Databricks, en abandonnant l'utilisation de présentations de diapositives pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.