Durée : 3 jours
Public : Data Engineer , Data Architects , Data Scientist , Data Analyst
Pré-requis : Connaissance d’apache Spark, cloud, python.
Objectifs :

Cette formation vous fera découvrir l’environnement Databricks, vous apprendra à générer développer des applications impliquant beaucoup de données.

A l'issue de cette formation, vous aurez acquis les compétences nécessaires pour : 

• Présenter Databricks et Apache Spark.

• Créer un Workspace et un cluster.

• Se connecter à de différentes sources pour lire et écrire des données.

• Comprendre les différents types de cluster et de ressources.

• Mettre en œuvre un traitement en streaming.

• Connecter Databricks à des outils gestion de versions comme Git.

• Comprendre la partie DevOps & Sécurité de Databricks.
Référence :  
Demandeurs d'emploi : Contactez-nous pour connaître les remises Pôle Emploi
Tarifs Standard : 1700€ HT
Pour les personnes en situation de handicap, nous mettrons tout en œuvre pour vous accueillir ou pour vous réorienter. Vous pouvez nous contacter au formation@lecoledeladata.com

Programme

Module 1 : Découvrir Découvrir Databricks.

  • Problématique
  • Qu’est-ce que Databricks ?
  • Architecture du produit Databricks
  • Apprendre à installer/configurer Databricks
    • Cas Pratique : Configurer Databricks

Module 2 : Présentation des fondamentaux de Spark.

  • Premier pas avec spark
  • Vue d’ensemble des composants
  • Découverte du référentiel d’artefact

Module 3 : Conception de clusters Spark : Workspace, Runtimes, Clusters, Notebooks, Workflows & Libraires.

Module 4 : Importer des données dans Databricks

Module 5 : Connexion vers et depuis Databricks.

Module 6 : Traitement en batch et en temps réel dans Databricks.

Module 7 : Montage d'Azure Data Lake dans Databricks.

Module 8 : ML dans Databricks.

Module 9 : Graphe dans Databricks.

Module 10 : Système de fichiers Databricks (DBFS).

Module 11 : Lecture et écriture depuis et vers divers services Azure et formats de fichier.

Module 12 : Intégration de Git avec Databricks Repos.

Module 13 : Les pools Databricks.

Module 14 : Les instances spot de Databricks.

Module 15 : Les managed resource groups de Databricks.

Module 16 : Présentation de Databricks Delta Lake.

Module 17 : Databricks avec Azure Key Vault, App Configuration et Log Analytics.

Module 18 : DevOps CI/CD pour Azure Databricks.

Module 19 : Sécurité et Monitoring dans Azure Databricks.

Module 20 : Sécurité et Monitoring dans Azure Databricks.