Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Analyse de données dans Databricks
Cette étude de cas propose une approche pratique pour améliorer les compétences en analyse de données dans Databricks, en mettant l'accent sur l'utilisation du langage SQL. Les participants commenceront par utiliser l'ensemble de données Airbnb, qui contient des informations sur les annonces, les réservations et les hôtes. La phase initiale de l'étude de cas consiste à explorer cet ensemble de données afin d'en comprendre la structure et le contenu, puis à effectuer les étapes nécessaires de nettoyage des données et à les charger dans Databricks. Cette étape fondamentale garantit que l'analyse repose sur des données précises et pertinentes.
Développement de visualisations et de tableaux de bord
Après le nettoyage des données, l'étude de cas aborde un aspect essentiel de l'analyse des données : la création de visualisations et de tableaux de bord. Vous apprendrez à utiliser les puissants outils de visualisation de Databricks pour créer des graphiques et des tableaux de bord pertinents. Ces visualisations vous aideront à identifier les tendances, les modèles et les valeurs aberrantes dans les données. En transformant les données brutes en formats visuels facilement compréhensibles, vous serez en mesure de transmettre des informations complexes de manière concise, les rendant ainsi accessibles aux parties prenantes à tous les niveaux.
Analyse stratégique et prise de décision
La dernière partie de l'étude de cas se concentre sur l'application des données nettoyées et des informations visuelles afin d'identifier les quartiers et les types de chambres les plus performants dans l'ensemble de données Airbnb. Vous utiliserez des requêtes SQL dans Databricks pour analyser les indicateurs de performance et élaborer des stratégies concrètes qui aideront les hôtes à améliorer leur visibilité et leurs performances. À la fin de cette étude de cas, vous serez en mesure d'utiliser les informations issues des données pour influencer les décisions commerciales et améliorer l'efficacité opérationnelle.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Introduction à l’étude de cas
Dans ce chapitre, vous allez configurer votre environnement Databricks et explorer l’Airbnb Open Dataset. Vous apprendrez les compétences SQL essentielles pour interroger, filtrer et résumer des données au sein du Databricks Lakehouse. Au travers d’exercices, vous vous entraînerez à simplifier des requêtes complexes avec des sous‑requêtes et à optimiser les performances sur de grands volumes de données grâce à la commande `OPTIMIZE`. Ce chapitre fournit les bases nécessaires pour analyser et gérer efficacement des données dans Databricks.
2
Applications analytiques
Dans ce chapitre, vous explorerez des techniques analytiques avancées en utilisant le jeu de données Airbnb dans Databricks SQL Notebooks. À travers des exercices pratiques, vous calculerez des statistiques descriptives et exploiterez des fonctions fenêtre pour des calculs complexes. Vous réaliserez également du feature engineering afin de créer des métriques pertinentes qui génèrent des insights actionnables. À la fin de ce chapitre, vous serez en mesure d’appliquer avec assurance des analyses avancées dans des scénarios de conseil réels pour produire des résultats concrets, en accord avec la stratégie data‑driven de Data X.
3
Visualisation de données
La visualisation de données est un puissant levier pour mieux comprendre des jeux de données complexes et communiquer efficacement les principaux enseignements.
Dans ce chapitre, vous allez explorer l’art et la méthode pour concevoir des visualisations interactives et construire des tableaux de bord complets avec Databricks.
En tirant parti de différents types de graphiques, comme les histogrammes, les cartes thermiques et les cartes géographiques, vous révélerez des distributions, des corrélations et des tendances spatiales. Des filtres interactifs permettront d’explorer dynamiquement les quartiers, les notes de commentaires et les fourchettes de prix.
Étude de cas : analyse de données dans Databricks
Cours
terminé
