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.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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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Generative AI Engineer

Building Agentic Applications on Databricks - French

Ce cours enseigne aux étudiants comment créer des applications agentiques de niveau production sur Databricks. Les étudiants apprennent à créer des outils d’agent gouvernés avec Unity Catalog et MCP, à construire des systèmes mono-agent et multi-agents avec le OpenAI Agents SDK, et à tirer parti d’Agent Bricks et de Genie pour des cas d’usage de knowledge assistant orchestrés par un agent supervisor. Le cours couvre l’ensemble du parcours, du prototypage d’outils au déploiement en production, avec une pratique du tracing MLflow pour observer l’exécution des agents.

Remarque : Pour les fichiers de cours SCORM, veuillez vous assurer de 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.

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.

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Lab

Associate

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.

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Onboarding