SQL Analytics on Databricks - French

Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser efficacement Databricks pour l'analyse de données, avec un focus particulier sur Databricks SQL. En tant qu'analyste de données Databricks, vos responsabilités incluront la recherche de données pertinentes, leur analyse pour des applications potentielles, et leur transformation en formats fournissant des insights commerciaux précieux.

Vous comprendrez également votre rôle dans la gestion des objets de données et la manière de les manipuler au sein de la Plateforme d'intelligence des données Databricks, à l'aide d'outils tels que Notebooks, l'éditeur SQL et Databricks SQL.

De plus, vous découvrirez l'importance de Unity Catalog dans la gestion des actifs de données et de la plateforme globale. Enfin, le cours donnera un aperçu de la façon dont Databricks facilite l'optimisation des performances et vous apprendra à accéder à Query Insights pour comprendre les processus se déroulant en coulisses lors de l'exécution de requêtes d'analyse SQL sur Databricks.

Remarque : Pour les fichiers de cours SCORM, veuillez 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

Associate

Duration

Prerequisites

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

• Une connaissance pratique de l'utilisation de SQL à des fins d'analyse de données.

• Être capable de localiser et d'inspecter des jeux de données à l'aide de Unity Catalog et de l'Explorateur de catalogues.

• Capacité à exécuter du code dans des Notebooks et à effectuer des opérations de base.

• Compréhension des structures de données, notamment les tables, les schémas et les vues ; familiarité avec les concepts de Medallion Architecture et de Delta Lake.

• Une compréhension de base de l'analyse statistique.

• Comprendre la structure et les caractéristiques définissantes de formats de données spécifiques tels que CSV, JSON, TXT et Parquet.

• Être familiarisé avec l'interface utilisateur de la Databricks Data Intelligence Platform.

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Building Semantic Models in Databricks with UC Metric Views - French

Dans ce cours, vous apprendrez à permettre à vos consommateurs de données d'obtenir des insights métier validés en réduisant la charge de travail qui vous incombe, ainsi qu'au reste de l'équipe données et IA de votre entreprise. En construisant une couche sémantique au-dessus de votre couche gold, vous offrirez aux décideurs et aux analystes métier la possibilité d'explorer des indicateurs clés de performance métier de manière inédite, tout en maintenant des opérations sur les données efficaces et des métriques validées par l'entreprise.

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

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Agent Evaluation on Databricks - French

Ce cours enseigne aux étudiants comment évaluer systématiquement des agents IA à l'aide du Cadre d'évaluation de MLflow, en répondant aux défis uniques des systèmes IA non déterministes que les tests software traditionnels ne permettent pas de gérer. Les étudiants apprennent à mettre en œuvre différentes approches d'évaluation, notamment des juges intégrés pour des critères courants tels que l'exactitude et la sécurité, des juges basés sur des directives pour les exigences métier spécifiques, et des juges personnalisés pour des besoins spécialisés. Le cours couvre à la fois l'évaluation hors ligne à l'aide de jeux de données organisés et le monitoring en production, avec une expérience pratique des capacités de traçage de MLflow pour comprendre les schémas d'exécution des agents et collecter des retours humains auprès de différents types de parties prenantes. À travers des démonstrations pratiques et des travaux dirigés, les étudiants développent des compétences dans la création de Workflows d'évaluation qui favorisent l'amélioration continue de la qualité tout au long du cycle de vie du développement des agents IA.

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.

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Vibe Coding a Databricks App - French

Databricks Apps permet de créer et de déployer des applications interactives de données et d'IA directement sur la plateforme Databricks. Mais un développement assisté par IA Réussi va au-delà de la simple génération de code ; il s'agit de développer un workflow efficace.

Dans ce cours, vous apprendrez à créer une Databricks App s'appuyant sur Lakebase, de bout en bout, en utilisant Genie Code comme assistant de développement IA. Au fil du cours, vous découvrirez une approche pratique et reproductible du développement assisté par IA : spécifier clairement l'intention avant de générer du code, travailler par petites étapes vérifiables, et considérer les résultats générés par l'IA comme des éléments à examiner et à affiner, plutôt qu'à accepter tels quels.

Vous créerez et déploierez une Databricks App, et utiliserez Genie Code pour accélérer les tâches de développement courantes. À la fin du cours, vous disposerez non seulement d'une application fonctionnelle, mais aussi d'un Cadre pratique pour collaborer efficacement avec l'IA dans vos futurs projets software.

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