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Comment apprendre Databricks : Guide du débutant pour la plate-forme de données unifiée
Comprendre les étapes pour commencer à apprendre Databricks et se fixer des objectifs clairs. Apprenez à créer et à gérer des clusters, à exécuter des carnets de notes et à automatiser des flux de travail. Construire une base pour l'application de ces techniques dans des projets futurs.
Actualisé 11 févr. 2025
Databricks est une plateforme analytique ouverte pour construire, déployer et maintenir des solutions de données, d'analyse et d'IA à l'échelle. Il est construit sur Apache Spark et s'intègre à l'un des trois principaux fournisseurs de cloud (AWS, Azure ou GCP), ce qui nous permet de gérer et de déployer l'infrastructure cloud en notre nom tout en offrant toutes les applications de science des données que vous pouvez imaginer.
Aujourd'hui, j'aimerais vous présenter une introduction complète à Databricks, couvrant ses fonctionnalités principales, ses applications pratiques et ses parcours d'apprentissage structurés pour vous aider à démarrer. De la mise en place de votre environnement à la maîtrise du traitement, de l'orchestration et de la visualisation des données, vous trouverez tout ce dont vous avez besoin pour démarrer avec Databricks.
Pourquoi apprendre Databricks ?
Apprendre Databricks et avoir des bases solides dans ce domaine peut avoir plusieurs avantages pour vous :
Caractéristiques principales de Databricks
Databricks est une plateforme complète pour l'ingénierie des données, l'analyse et l'apprentissage automatique, combinant cinq caractéristiques principales qui améliorent l'évolutivité, la collaboration et l'efficacité du flux de travail.
Caractéristiques principales de Databricks. Image par l'auteur.
Plate-forme de données unifiée
Databricks combine les trois flux de travail d'ingénierie des données, de science des données et d'apprentissage automatique en une seule plateforme. Cela simplifie encore le traitement des données, la formation des modèles et le déploiement. En unifiant ces domaines, Databricks accélère les initiatives d'IA, aidant les entreprises à transformer des données cloisonnées en informations exploitables tout en favorisant la collaboration.
Intégration d'Apache Spark
Apache Spark, le principal framework de calcul distribué, est profondément intégré à Databricks. Cela permet à Databricks de gérer automatiquement la configuration de Spark. Les utilisateurs peuvent donc se concentrer sur l'élaboration de solutions de données sans se soucier de la configuration.
En outre, la puissance de traitement distribuée de Spark est idéale pour les tâches de big data, et Databricks l'améliore avec une sécurité, une évolutivité et une optimisation de niveau entreprise.
Delta Lake
Delta Lake est l'épine dorsale de l'architecture Lakehouse de Databricks, qui ajoute des fonctionnalités telles que les transactions ACID, l'application des schémas et la cohérence des données en temps réel (). Cela garantit la fiabilité et la précision des données, ce qui fait de Delta Lake un outil essentiel pour la gestion des données par lots et en continu.
MLflow
MLflow est une plateforme open-source permettant de gérer l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Du cursus des expériences à la gestion du déploiement des modèles, MLflow simplifie le processus de construction et d'opérationnalisation des modèles de ML.
De plus, avec les dernières intégrations pour les outils d'IA générative comme OpenAI et Hugging Face, MLflow étend ses capacités pour inclure des applications de pointe telles que les chatbots, la synthèse de documents et l'analyse des sentiments.
Outils de collaboration
Databricks favorise la collaboration grâce à :
- Carnets de notes interactifs: Combinez du code, du markdown et des visuels pour documenter les flux de travail et partager des informations de manière transparente.
- Partage en temps réel: Collaborez en direct sur les carnets de notes pour un retour d'information instantané et un travail d'équipe rationalisé.
- Fonctionnalités du contrôle de version: Cursus des modifications et intégration à Git pour une gestion de projet sécurisée et efficace.
Comment commencer à apprendre Databricks
Démarrer avec Databricks peut être à la fois excitant et accablant. C'est pourquoi la première étape de l'apprentissage d'une nouvelle technologie consiste à bien comprendre vos objectifs - pourquoi vous voulez l'apprendre et comment vous comptez l'utiliser.
Fixez des objectifs clairs
Avant de vous lancer, définissez ce que vous souhaitez réaliser avec Databricks.
Vous cherchez à rationaliser le traitement des big data en tant qu'ingénieur de données ? Ou bien vous concentrez-vous sur l'exploitation de ses capacités de ML pour construire et déployer des modèles prédictifs ?
En définissant vos principaux objectifs, vous pouvez créer un plan d'apprentissage ciblé en conséquence. Voici quelques conseils en fonction de votre aspiration principale :
- Si vous vous concentrez sur l'ingénierie des données, découvrez en priorité les outils d'ingestion, de transformation et de gestion des données de Databricks, ainsi que son intégration transparente avec Apache Spark et Delta Lake.
- Si vous vous concentrez sur l'apprentissage automatique, concentrez-vous sur la compréhension de MLflow pour le suivi des expériences, la gestion des modèles et le déploiement, ainsi que sur l'exploitation du support intégré de la plateforme pour des bibliothèques telles que TensorFlow et PyTorch.
Commencez par l'essentiel :
Démarrer avec Databricks peut être plus facile que vous ne le pensez. Pour ce faire, je vous guiderai dans une approche pas à pas, afin que vous puissiez facilement vous familiariser avec les éléments essentiels de la plateforme.
Inscrivez-vous gratuitement
Commencez par créer un compte gratuit sur Databricks Community Editionqui vous permet d'accéder gratuitement aux fonctionnalités de base de la plateforme. Cette édition est parfaite pour une exploration pratique, vous permettant d'expérimenter les espaces de travail, les clusters et les carnets de notes sans avoir besoin d'un abonnement payant.
Capture d'écran de la vue principale de l'inscription à Databricks. Image par l'auteur
Une fois que vous avez indiqué vos coordonnées, l'écran suivant s'affiche.
Capture d'écran de la vue principale de l'inscription à Databricks. Image par l'auteur
Dans ce cas, vous serez invité à configurer un fournisseur de cloud ou à poursuivre avec l'édition communautaire. Pour rester accessible, nous utiliserons l'édition communautaire. Bien qu'elle offre moins de fonctionnalités que la version Enterprise, elle est idéale pour les petits cas d'utilisation tels que les tutoriels et ne nécessite pas l'installation d'un fournisseur de cloud.
Après avoir sélectionné l'édition communautaire, vérifiez votre adresse électronique. Une fois vérifié, vous serez accueilli par un tableau de bord principal qui ressemble à celui-ci :
Capture d'écran de la page principale de Databricks. Image par l'auteur
Commencez par l'interface
Une fois connecté, prenez le temps de comprendre la présentation. À première vue, l'interface peut sembler basique, mais une fois que vous l'aurez explorée plus avant ou que vous aurez mis à jour votre compte, vous découvrirez de nombreuses fonctionnalités intéressantes :
- Espaces de travail : C'est ici que vous organisez vos projets, vos carnets et vos fichiers. Considérez-le comme la plaque tournante de tout votre travail.
- Ordinateurs portables: Écrire et exécuter du code dans différents langages de programmation au sein d'un même carnet.
- Gestion des clusters: Il s'agit de groupes de machines virtuelles qui traitent les données. Ils fournissent la puissance de calcul dont vous avez besoin pour des tâches telles que les transformations de données et l'apprentissage automatique.
- Gestion des tableaux: Organiser et analyser efficacement des données structurées.
- Création du tableau de bord: Créez des tableaux de bord interactifs directement dans l'espace de travail pour visualiser les informations.
- Édition collaborative: Travaillez sur des carnets de notes en temps réel avec vos coéquipiers pour une collaboration transparente.
- Contrôle de version: Cursus des modifications apportées aux carnets de notes et gestion des versions sans effort.
- Planification des tâches: Automatisez l'exécution des carnets et des scripts à des intervalles spécifiques pour rationaliser les flux de travail.
Apprendre les concepts de base
Databricks comporte trois concepts de base qui resteront fondamentaux pour tout professionnel désireux de les maîtriser :
- Les grappes d'entreprises : Véritable colonne vertébrale des Databricks, les clusters sont des environnements informatiques qui exécutent votre code. Apprenez à les créer, à les configurer et à les gérer en fonction de vos besoins de traitement.
- Emplois : Automatisez les tâches répétitives en créant des tâches qui exécutent vos carnets ou vos scripts selon un calendrier, rationalisant ainsi les flux de travail.
- Cahiers : Il s'agit de documents interactifs dans lesquels vous écrivez et exécutez du code, visualisez les résultats et les documentez. Les notebooks prennent en charge plusieurs langages comme Python, SQL et Scala, ce qui les rend polyvalents pour diverses tâches.
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