Fondamentaux de Databricks : Ingénierie des données et bases du Lakehouse

Les organisations ont aujourd'hui du mal à gérer des data lakes et des data warehouses séparés, ce qui entraîne des pipelines complexes et une gouvernance fragmentée. L'architecture Lakehouse résout ce problème en combinant le meilleur des deux mondes dans une plateforme unique et unifiée. Dans ce cours, vous passerez de débutant à la compréhension de la façon d'orchestrer des charges de travail de données de bout en bout. Vous explorerez comment Databricks gère le stockage, le calcul et la gouvernance pour rationaliser les flux de travail d'ingénierie des données, d'analyse et d'apprentissage automatique. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de l'architecture Lakehouse et du stockage Delta Lake. - Construire des pipelines de données évolutifs en utilisant l'architecture Medallion, de l'ingestion brute aux tables commerciales propres. - Configurer des clusters de calcul et automatiser des pipelines de données à l'aide de workflows intégrés. - Interroger des data lakes à l'aide de SQL standard et créer des tableaux de bord analytiques dans Databricks SQL. - Gérer les cycles de vie de la science des données et suivre les modèles d'apprentissage automatique à l'aide de MLflow. - Appliquer des principes modernes de gouvernance des données avec Unity Catalog pour sécuriser les actifs de données de votre organisation. Le cours commence par des définitions essentielles et des concepts d'architecture de base avant de vous guider à travers la transformation des données, l'automatisation des pipelines et le suivi des modèles. Vous apprendrez grâce à des explications écrites claires, des décompositions conceptuelles et des extraits de code pratiques. Ce cours basé sur le texte est conçu pour les futurs ingénieurs de données, analystes et débutants qui souhaitent comprendre l'écosystème de données moderne. Aucune expérience préalable avec Databricks n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour acquérir une base solide dans les technologies modernes de lakehouse de données.