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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.


À travers des travaux pratiques, vous allez:

Créer et Explorer un projet Lakebase en utilisant un compute à mise à l'échelle automatique

• Naviguer dans l'interface utilisateur de Lakebase, notamment les fonctionnalités de branchement, de monitoring et les paramètres de configuration

• Créer des tables et les interroger à l'aide de l'éditeur SQL de Lakebase

• Interroger les données Lakebase depuis Databricks en utilisant Lakehouse Federation et des catalogues étrangers

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

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


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.


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
2h
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.

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Get Started with Databricks: End to End - French

Ce cours est une introduction complète et pratique à la Databricks Data Intelligence Platform. Vous suivrez un parcours unique de bout en bout qui commence dans le workspace et se termine par une introduction à l'IA et au machine learning, en couvrant les compétences quotidiennes dont vous avez besoin pour travailler avec des données sur Databricks.

Le cours couvre les sujets suivants :

• La navigation dans le workspace Databricks, les options de compute et les expériences Lakehouse et Génie.

• La compréhension et l'ingestion de données avec Unity Catalog, notamment l'upload de fichiers et l'Explorateur de catalogues.

• Le travail dans les Notebooks Databricks et l'utilisation de Genie Code pour écrire et déboguer du code.

• L'interrogation de données avec SQL, la gestion des requêtes sauvegardées, ainsi que la création de Tableaux de bord et de visualisations.

• L'exploration de données en langage naturel avec les agents Génie.

• Une introduction à l'IA et au machine learning avec MLflow et l'agent Data Science.

À la fin de ce cours, vous serez à l'aise pour naviguer dans Databricks, trouver et gouverner des données dans Unity Catalog, écrire du SQL et du code dans des notebooks avec l'assistance de l'IA, créer des Tableaux de bord et explorer des données avec Génie.

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.

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

Free
2h
instructor-led
Onboarding

Questions?

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