Formation Databricks : Plateforme de Données Unifiée

Pourquoi se former à databricks plateforme de données unifiée

la gestion fragmentée des données ralentit les initiatives analytiques, les silos technologiques entravent la collaboration des équipes, l'absence d'une plateforme unifiée limite l'industrialisation des modèles de machine learning, il devient complexe de garantir la gouvernance et la qualité des données à grande échelle.

Repères de marché sur outils & logiciels

Chiffres issus de nos 104 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 350 à 2 863 €
Durée moyenne: 4.2 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Comprendre l'architecture et les composants clés de la plateforme Databricks.
Mettre en œuvre des pipelines de données performants avec Delta Lake et Spark SQL.
Développer et déployer des modèles de Machine Learning avec MLflow sur Databricks.
Optimiser les coûts et les performances des workloads sur Databricks.
Gérer la sécurité et la gouvernance des données au sein de l'environnement Databricks.

Public concerné

Ingénieurs Data
Scientifiques de Données
Développeurs Big Data
Architectes Data
Analystes Data avancés

Programme type

Introduction à Databricks et son Écosystème

Présentation de l'architecture Lakehouse et de ses avantages.
Navigation dans l'interface utilisateur de Databricks Workspace.
Concepts de clusters, notebooks et environnements d'exécution.

Data Engineering avec Apache Spark et Delta Lake

Ingestion et transformation de données avec Spark SQL et PySpark.
Mise en œuvre de pipelines ETL/ELT avec Delta Lake (ACID transactions, schémas).
Optimisation des performances des requêtes et des tables Delta.

Data Science et Machine Learning avec Databricks

Exploration et préparation des données pour le Machine Learning.
Développement de modèles ML avec scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.
Gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow (tracking, registry, déploiement).

Gouvernance, Sécurité et Opérations sur Databricks

Mise en place des contrôles d'accès (ACL) et de la gestion des identités.
Surveillance des performances et débogage des workloads.
Intégration de Databricks avec les plateformes cloud (AWS, Azure, GCP).

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Prérequis

Connaissances fondamentales en SQL.
Notions de programmation en Python ou Scala.
Compréhension des concepts de base du Big Data.

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 2 400 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: cette formation peut préparer à la certification Databricks Certified Data Engineer Associate. Des options de financement via le CPF ou l'OPCO peuvent être étudiées.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils sont utilisés pendant la formation ?

nous utiliserons principalement Databricks Workspace, des notebooks Jupyter (PySpark, SQL), Delta Lake et MLflow.

›est-il nécessaire d'avoir un compte Databricks personnel ?

non, des environnements de laboratoire préconfigurés seront fournis pour chaque participant.

›la formation inclut-elle des cas pratiques ?

oui, chaque module intègre des exercices pratiques et des cas d'usage réels pour renforcer l'apprentissage.

›quel est le niveau technique requis pour suivre cette formation ?

un niveau intermédiaire est recommandé, avec des bases en SQL et en programmation.

Comment on sélectionne les organismes databricks plateforme de données unifiée

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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