Introduction à Databricks Lakehouse

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.