Introduction to Python for Data Science and Data Engineering - French

Ce cours est destiné aux débutants complets en Python afin de fournir les bases de l'interaction programmatique avec les données. Le cours commence par une introduction aux expressions de programmation, aux variables et aux types de données. Il aborde ensuite les instructions conditionnelles et de contrôle, les fonctions, les types Collection, les boucles, la gestion des erreurs et les classes. Vous apprendrez à étendre Python avec des bibliothèques externes et acquerrez de l'expérience dans l'utilisation de la bibliothèque Pandas pour l'analyse et la visualisation de données, notamment en faisant évoluer les Workflows Pandas avec Apache Spark. Enfin, vous explorerez les fondamentaux du cloud computing. Tout au long du cours, vous acquerrez une pratique concrète grâce à des exercices de laboratoire, avec des ressources supplémentaires pour approfondir vos connaissances en programmation après la formation.

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

Associate

Duration

16h

Prerequisites

Dans ce cours, le contenu a été développé pour des participants possédant les compétences/connaissances/aptitudes suivantes:

• Compétences informatiques de base et familiarité avec les systèmes d'exploitation (gestion de fichiers, navigateurs web, installation de software)

• Compréhension élémentaire des concepts mathématiques (opérations arithmétiques, algèbre de base, fondamentaux des statistiques)

• Familiarité débutante avec les concepts de données (jeux de données, tables, lignes, colonnes, types de données)

• Familiarité avec les navigateurs web et les plateformes d'apprentissage en ligne pour accéder au Databricks workspace

• Compétences de base en résolution de problèmes et en pensée logique pour les concepts de programmation

• Aucune expérience préalable en Python requise ; une familiarité générale avec les concepts de programmation dans un autre langage est utile

Outline

Types de données et variables

• Démo: Types de données et variables

• Laboratoire: Types de données et variables

Flux de contrôle

• Démo: Flux de contrôle

• Laboratoire: Flux de contrôle

Fonctions

• Démo: Fonctions

• Laboratoire: Fonctions

Types de Collection et Méthodes

• Démo: Types de Collection et Méthodes

Types et méthodes de Collection

• Laboratoire: Types et méthodes de Collection

Boucles

• Démo: Boucles

• Laboratoire: Boucles

Erreurs et exceptions

• Démo: Erreurs et exceptions

Classes

• Démo: Classes

• Laboratoire: Classes

Bibliothèques

• Démo: Bibliothèques

Présentation de Pandas

• Démo: Présentation de Pandas

• Laboratoire: Présentation de Pandas

Pandas avancé

• Démo: Pandas avancé

• Laboratoire: Pandas avancé

Visualisation des données

• Démo: Visualisation des données

• Laboratoire: Visualisation des données

Mise à l'échelle de Pandas avec Spark

• Démo: Mise à l'échelle de Pandas avec Spark

Informatique en nuage

• Démo: Informatique en nuage

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Apache Spark Programming with Databricks - French

Ce cours d'introduction constitue un point de départ approprié pour apprendre le Data Engineering avec Databricks.

Ci-dessous, nous décrivons chacun des quatre modules de quatre heures inclus dans ce cours.

Remarque : pour les quatre modules suivants, Databricks Academy adopte progressivement un format basé sur des notebooks pour les sessions en salle de classe au sein de l'environnement Databricks, abandonnant l'utilisation de diaporamas pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l'environnement de lab Vocareum.

Introduction to Apache Spark

Ce cours accessible aux débutants couvre les fondamentaux d'Apache Spark pour le traitement de données à grande échelle. Vous explorerez l'architecture distribuée de Spark, maîtriserez l'API DataFrame et apprendrez à lire, écrire et traiter des données avec Python. Grâce à des exercices pratiques, vous développerez les compétences nécessaires pour exécuter efficacement des transformations et des actions Spark.

Developing Applications with Apache Spark

Maîtrisez le traitement de données à grande échelle avec Apache Spark dans ce cours. Apprenez à construire des pipelines ETL efficaces, à effectuer des analyses de données avancées et à optimiser les transformations de données distribuées à l'aide de l'API DataFrame de Spark. Explorez le regroupement, l'agrégation, les jointures, les opérations sur les ensembles et les fonctions de fenêtrage. Travaillez avec des types de données complexes tels que les tableaux, les maps et les structs, tout en appliquant les meilleures pratiques d'optimisation des performances.

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

Ce cours guide les apprenants sur la manière de développer des applications de traitement de stream évolutives et tolérantes aux pannes en utilisant l'API Spark Structured Streaming sur Databricks.

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

Ce cours couvre les composants essentiels de la plateforme Databricks et Apache Spark avec Delta Lake, en mettant l'accent sur l'architecture Lakehouse, Unity Catalog et les techniques de Gestion des données telles que les Transactions ACID et la maintenance des tables. De plus, il enseigne aux étudiants comment Optimiser la performance des requêtes grâce au partitionnement, aux shuffles et aux outils de réglage, tout en utilisant le Spark UI pour surveiller les applications et résoudre les goulots d'étranglement.

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks - French

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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