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.

À travers des ateliers pratiques, vous allez :

Créer et explorer un projet Lakebase à l'aide du compute autoscaling

• Naviguer dans l'interface utilisateur de Lakebase, y compris le branching, le monitoring et les paramètres de configuration

• Créer et interroger des tables à l'aide du SQL Editor de Lakebase

• Interroger les données de Lakebase depuis Databricks à l'aide de Lakehouse Federation et de catalogues étrangers

• Effectuer du Reverse ETL en synchronisant des tables Delta vers Lakebase

• Vous connecter à Lakebase depuis Python et effectuer des opérations CRUD de base

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.

Remarque : pour les fichiers de cours SCORM, veillez à fermer la fenêtre SCORM après avoir terminé le contenu. Ne cliquez pas sur le bouton « Next Lesson », car cela pourrait empêcher le module SCORM d'être marqué comme terminé.

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

In this course, the content was developed for participants with these skills/knowledge/abilities:

• 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.

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Data Analyst

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.

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.

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Lab

Onboarding

Building ETL Pipelines with SQL - French

Ce cours enseigne comment créer des pipelines ETL prêts pour la production en utilisant exclusivement SQL sur la Databricks Data Intelligence Platform. Les participants découvrent les Streaming Tables avec Auto Loader pour l'ingestion incrémentielle, les Materialized Views avec rafraîchissement incrémentiel pour les transformations Silver vers Gold, AUTO CDC (FLOW AUTO CDC) pour la gestion déclarative des dimensions SCD Type 1 et Type 2, ainsi que Lakeflow Jobs avec des tâches SQL File pour l'orchestration en production. Le cours suit un jeu de données retail réaliste à travers l'architecture en médaillon (Bronze → Silver → Gold).

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Lab

Associate