SF34382
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Formation Mettre en œuvre une solution d’analyse de données avec Azure Databricks (DP-3011).
Exploitez les performances d’Apache Spark sur Azure Databricks pour exécuter des charges de travail analytiques à grande échelle dans le cloud !
Cette formation vous initie à l'utilisation d'Azure Databricks, une plateforme d’analyse de données moderne et puissante reposant sur Apache Spark. Vous apprendrez à déployer et gérer des clusters cloud, à traiter de grands volumes de données, à créer des pipelines avec Delta Live Tables et à automatiser les traitements avec Azure Databricks Workflows. Grâce à une approche pratique basée sur des cas concrets, vous développerez les compétences nécessaires pour implémenter des solutions analytiques évolutives sur Azure.
Programme de formation Mettre en œuvre une solution d’analyse de données avec Azure Databricks (DP-3011).
1. Découverte d’Azure Databricks
Présentation de la plateforme
Démarrage avec Azure Databricks
Identification des types de charges de travail pris en charge
Concepts fondamentaux d’Azure Databricks
Gouvernance des données avec Unity Catalog et Microsoft Purview
Atelier pratique : prise en main d’Azure Databricks
2. Analyser des données avec Azure Databricks
Ingestion de données
Outils d’exploration disponibles dans la plateforme
Analyse via les API DataFrame
Atelier pratique : exploration de données
3. Utiliser Apache Spark sur Azure Databricks
Introduction à Apache Spark
Création et configuration d’un cluster Spark
Utilisation de notebooks pour les traitements Spark
Lecture et traitement de fichiers avec Spark
Visualisation des données
Atelier pratique : traitements Spark dans Azure Databricks
4. Gérer les données avec Delta Lake
Introduction à Delta Lake
Création et gestion de tables Delta
Application des schémas
Contrôle de version et historique des données
Assurer l’intégrité des données
Atelier pratique : manipuler les données avec Delta Lake
5. Créer des pipelines avec Delta Live Tables
Présentation des pipelines Lakeflow
Ingestion et intégration des données
Traitements en temps réel avec Lakeflow
Atelier pratique : mise en œuvre d’un pipeline déclaratif
6. Déployer des charges de travail avec Azure Databricks Workflows
Présentation des travaux Lakeflow
Composants essentiels des workflows
Bénéfices de l’automatisation des traitements
Déploiement de workloads avec les travaux Lakeflow
Atelier pratique : création d’un workflow automatisé
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