SQL Programming and Procedural Logic - French
Dans ce cours, vous explorerez les compétences essentielles en programmation SQL et logique procédurale dans Databricks, en vous concentrant sur la création de flux de travail analytiques modulaires, maintenables et prêts pour la production. Vous commencerez par découvrir les constructions SQL clés — telles que les Common Table Expressions (y compris les CTE récursives avancées), les objets à portée de session comme les vues et tables temporaires, et les User Defined Functions — qui rendent votre développement SQL plus propre et réutilisable. Le cours vous guide ensuite à travers des techniques avancées de scripting SQL à l'aide d'instructions composées, de variables, de flux de contrôle, de conditions, de boucles et d'une gestion robuste des erreurs pour créer des processus SQL structurés et flexibles. Vous apprendrez également à garantir la cohérence des données dans ces pipelines en plusieurs étapes grâce à des transactions multi-instructions conformes ACID. Enfin, vous découvrirez comment encapsuler la logique dans des SQL Stored Procedures et orchestrer des flux de travail complexes avec Lakeflow Jobs et des stratégies de migration, transformant les tâches héritées en pipelines modulaires et automatisés qui exploitent toutes les capacités de la plateforme Databricks.
Remarque : pour les fichiers de cours SCORM, fermez la fenêtre SCORM une fois le contenu terminé. Ne cliquez pas sur le bouton « Next Lesson », car cela peut empêcher le module SCORM d’être marqué comme terminé.
Le contenu a été développé pour des participants disposant des compétences/connaissances/capacités suivantes :
• Compréhension fondamentale des workspaces SQL, des entrepôts de données et des Databricks notebooks (SQL, Python et markdown)
• Expérience de travail avec l'architecture Databricks Lakehouse, y compris Delta Lake et Unity Catalog pour la gestion et la gouvernance des données
• Familiarité avec la création et la gestion de flux de travail pour les pipelines de données et l'orchestration
• Expérience préalable d'interrogation et d'analyse de données avec SQL dans des bases de données relationnelles, y compris l'utilisation de procédures stockées et de requêtes dynamiques ou paramétrées
• Connaissance pratique des projets de migration ou de modernisation de données, couvrant les concepts fondamentaux de l'entreposage de données tels que l'ETL, la conception de schéma, la modélisation de données et les rapports BI
• Connaissance de l'orchestration des pipelines de données et des meilleures pratiques de conformité, et compréhension des normes ANSI SQL
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