Get Started with Lakebase - French

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

Le cours débute par un exposé conceptuel comparant les systèmes OLTP et OLAP, en expliquant leurs caractéristiques de performance respectives, leurs modèles de stockage et leurs cas d'usage typiques. Vous explorerez également les défis auxquels font face les organisations qui maintiennent des bases de données transactionnelles et des plateformes d'analyse de données séparées, notamment en matière de déplacement des données, de latence et de complexité architecturale.

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

Il s'agit d'un cours de démarrage ; l'accent est donc mis sur la compréhension des concepts fondamentaux et des flux de travail de base pour travailler avec Lakebase. La création d'applications de production complètes sur Lakebase dépasse le cadre de ce cours.

À l'issue du cours, vous comprendrez comment Lakebase permet aux organisations de rapprocher les systèmes opérationnels et l'analyse de données au sein d'une plateforme unique et gouvernée, propulsée par Unity Catalog et le Databricks Lakehouse.

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 Databricks workspace avec la fonctionnalité Lakebase Database activée

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

• Autorisations de création de catalogues dans votre workspace.

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

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

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

Outline

Premiers pas avec Lakebase

• Concepts fondamentaux et architecture de Lakebase

• Démo: Création et exploration d'un projet Lakebase

• Demo: Interrogation de Lakebase avec Lakehouse Federation

• Démo: Synchronisation des tables Unity Catalog avec les tables Lakebase Postgres

• Démo: Lakebase Autoscaling et démarrage rapide Python CRUD

• Laboratoire: Création de votre première application Databricks avec Lakebase Autoscaling

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Business Impact Accelerator: Answering Business Questions with Genie - 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.

Machine Learning Model Deployment - French

Ce cours est conçu pour présenter trois stratégies principales de déploiement de machine learning et illustrer la mise en œuvre de chacune de ces stratégies sur Databricks. Après une exploration des fondamentaux du déploiement de modèles, le cours aborde le batch inference, en proposant des démonstrations pratiques et des travaux dirigés pour l'utilisation d'un modèle dans des scénarios de batch inference, ainsi que des considérations relatives à l'optimisation des performance. La deuxième partie du cours couvre de manière exhaustive le déploiement de pipeline, tandis que le dernier segment se concentre sur le déploiement en temps réel. Les participants s'engageront dans des démonstrations pratiques et des travaux dirigés, en déployant des modèles avec Model Serving et en utilisant le serving endpoint pour l'inférence en temps réel.

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.

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Data Preparation for Machine Learning - French

Ce cours se concentre sur les fondamentaux de la préparation des données pour le machine learning avec Databricks. Les participants acquerront les compétences essentielles pour explorer, nettoyer et organiser les données en vue d'applications de machine learning traditionnelles. Les sujets clés comprennent la visualisation des données, l'Ingénierie des caractéristiques et les stratégies optimales de stockage des fonctionnalités. Grâce à des exercices pratiques, les participants acquerront une expérience concrète dans la préparation efficace de jeux de données pour le machine learning au sein de Databricks. Ce cours est conçu pour les data scientists de niveau associé et les praticiens du machine learning, ainsi que pour les personnes souhaitant renforcer leurs compétences en préparation des données, garantissant ainsi une base solide pour le déploiement Réussi d'un Modèle de machine learning.

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