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Cours

Introduction à Databricks Lakehouse

DébutantNiveau de compétence
Actualisé 07/2026
Explorez le Databricks Lakehouse : de l’architecture medallion et des clusters à la gouvernance, au partage et au déploiement.
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DatabricksData Engineering
3 h
15 vidéos
43 Exercices
3,550 XP
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Description du cours

Les data lakes offrent de la flexibilité, mais manquent de fiabilité. Les entrepôts de données offrent de bonnes performances, mais ne peuvent pas gérer les données non structurées. Le lakehouse combine les deux — et Databricks est l’endroit où tout prend forme. Dans ce cours, vous explorerez Databricks Lakehouse de fond en comble, en acquérant une expérience pratique des composants essentiels de la plateforme.

Comprendre l’architecture Lakehouse

Commencez par découvrir ce qui distingue le lakehouse des approches traditionnelles. Vous explorerez l’architecture medallion — couches bronze, argent et or — qui transforme des données brutes et désordonnées en insights propres, prêts pour l’entreprise. Puis familiarisez-vous avec l’espace de travail Databricks pour comprendre comment les catalogues, les schémas et les volumes organisent l’ensemble.

Maîtrisez Compute et les notebooks

Apprenez à choisir le bon cluster pour la tâche, à configurer l’autoscaling et l’auto-termination pour maîtriser les coûts, et à créer des notebooks qui combinent Python, SQL et Markdown. Vous relierez également votre travail à Git via Databricks Repos pour le contrôle de version et la collaboration en équipe.

Gouverner et partager les données en toute sécurité

Explorez Unity Catalog pour gérer les contrôles d’accès et suivre la lignée des données dans toute votre organisation. Puis utilisez Delta Sharing pour distribuer les données aux partenaires — sur Databricks ou toute autre plateforme — et interrogez des sources externes avec Lakehouse Federation, le tout sans copier un seul octet.

Déployer en production avec des bundles d’assets

Terminez en empaquetant vos notebooks, pipelines et jobs dans des Databricks Asset Bundles pour des déploiements automatisés et reproductibles. Un scénario de synthèse rassemble tout afin que vous repartiez prêt à appliquer ces compétences en situation professionnelle.

Prérequis

Introduction to Databricks
1

Le paradigme Lakehouse

Découvrez ce qui distingue le lakehouse des architectures traditionnelles, comment le modèle en médaillons organise les données, et où se trouvent les éléments au sein de la plateforme Databricks.
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2

Calcul et Notebooks

Démarrez le cluster adapté à votre besoin, configurez-le pour optimiser coûts et performances, maîtrisez l’environnement de notebook et connectez votre travail à Git — le tout depuis l’espace de travail Databricks.
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Introduction à Databricks Lakehouse
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