Formation Databricks pour Utilisateurs : Maîtriser l’Analyse et le Traitement des Données
Présentation de la Formation Databricks pour Utilisateurs
Avec l’essor du Big Data et du Machine Learning, les entreprises ont besoin d’une plateforme performante pour gérer, analyser et transformer de vastes volumes de données. Databricks, basé sur Apache Spark, est une solution clé en main qui permet aux utilisateurs métier, data analysts et data scientists d’exploiter efficacement leurs données dans un environnement unifié et collaboratif.
Cette formation de 3 jours vous permettra de découvrir et de maîtriser les principales fonctionnalités de Databricks en passant par les bases de l’environnement, la gestion des notebooks, l’ingestion et la transformation des données, et jusqu’à l’optimisation des performances.
À travers des ateliers pratiques, vous apprendrez à tirer parti de la plateforme pour manipuler des jeux de données, exécuter des pipelines de traitement et exploiter les capacités avancées de Spark dans un environnement cloud évolutif.
Programme détaillé de la Formation Databricks
Objectifs
- Comprendre les fondamentaux de Databricks et son positionnement dans l’écosystème Big Data
- Explorer l’interface Databricks et manipuler des notebooks collaboratifs
- Ingérer, transformer et analyser des jeux de données à l’aide de PySpark et SQL
- Maîtriser l’architecture des clusters Databricks et optimiser les performances
- Construire des pipelines de données et orchestrer des workflows
- Appliquer des cas d’usage concrets autour de la business intelligence, de la data science et du machine learning
Organisation de la formation Databricks pour Utilisateurs
Jour 1 : Introduction à Databricks et Premiers Pas
- Présentation de Databricks
- Historique et positionnement dans l’écosystème Big Data et Cloud
- Différences entre Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse
- Avantages de Databricks vs autres solutions Spark (AWS EMR, Google Dataproc, etc.)
- Prise en main de l’interface
- Création et gestion des workspaces et notebooks
- Introduction aux Clusters Databricks : types et configurations
- Exécution de code avec Python, SQL et Scala
- Atelier Pratique : Manipulation des Notebooks
- Connexion à un cluster et exécution de commandes SQL et PySpark
- Exploration de datasets avec Databricks SQL
Jour 2 : Gestion et Transformation des Données avec Databricks
- Chargement et Exploration des Données
- Connexion aux sources de données (AWS S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
- Lecture de fichiers CSV, JSON, Parquet
- Utilisation de Delta Lake pour gérer les versions des datasets
- Traitement et Transformation avec Spark
- Introduction à PySpark : DataFrames et RDD
- Opérations de transformation : filter, groupBy, join, aggregate
- Gestion des transactions ACID avec Delta Lake
- Optimisation des Performances
- Gestion efficace des Partitions & Caching
- Différences entre Spark SQL, PySpark et Scala Spark
- Stratégies d’optimisation des performances (Z-ordering, Auto Optimize, Vacuum)
- Atelier Pratique : Pipeline de Traitement des Données
- Création d’un pipeline de transformation des données
- Comparaison entre stockage classique et Delta Lake
Jour 3 : Automatisation, Orchestration et Machine Learning
- Automatisation et Orchestration
- Création et exécution de Jobs Databricks
- Introduction au Workflow Scheduler et intégration avec Apache Airflow
- Gestion des permissions et sécurité avec Unity Catalog
- Databricks et Machine Learning
- Introduction à MLflow pour la gestion des modèles
- Entraînement de modèles simples avec scikit-learn sur Databricks
- Versioning et suivi des expériences ML
- Cas Pratique : Mise en Production d’un Pipeline
- Automatisation d’un flux de données avec Delta Lake et PySpark
- Déploiement d’un modèle ML sur Databricks
- Clôture et Perspectives
- Bonnes pratiques pour industrialiser un projet Databricks
- Tour d’horizon des évolutions et nouveautés Databricks
- Questions-réponses et retours d’expérience
Outils d’évaluation des compétences
-
Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
-
Mini-projets guidés (manipulation de DataFrames, visualisation)
-
Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
-
Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Quels profils et quels prérequis pour la formation
Profils :
- Data Analysts & Business Analysts souhaitant utiliser Databricks SQL pour interroger et analyser les données
- Data Engineers cherchant à maîtriser PySpark et Delta Lake pour construire des pipelines de données
- Chefs de projet & Responsables Data souhaitant mieux comprendre la plateforme pour la mise en œuvre de projets analytiques
- Data Scientists désirant exploiter Databricks MLflow et les modèles d’apprentissage automatique
Prérequis :
- Connaissances de base en SQL et Python
- Sensibilisation aux concepts Big Data et Cloud Computing
- Expérience en manipulation de données avec des outils analytiques (Excel, Pandas, SQL, etc.)
Les outils
La plateforme Databricks repose sur un ensemble de composants essentiels qui permettent d’exploiter la donnée de manière efficace et scalable :
- Workspaces et Notebooks : Interface unifiée pour l’exécution de code en Python, SQL, Scala et R
- Delta Lake : Format de stockage avancé pour une gestion fiable des données
- Clusters Databricks : Gestion dynamique des ressources pour optimiser les traitements Spark
- Job Scheduler : Orchestration des pipelines de données
- Unity Catalog : Gestion centralisée des accès et des métadonnées
- MLflow : Gestion des expériences en machine learning
- Lakehouse Architecture : Fusion des concepts Data Warehouse et Data Lake
Grâce à ces outils, Databricks permet aux entreprises d’améliorer leurs processus analytiques et de faciliter la collaboration entre les équipes data.
Solutions de financement
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Tarifs et Modalités d’inscription
Prochaines Sessions et Lieux de Formation Databricks pour utilisateurs
Tarif inter-entreprises :
1600 euros par participant pour 3 jours / 21 heures
- Réductions disponibles pour les financements personnels, les étudiants et en cas d'inscriptions multiples
- Nos tarifs sont HT et n'incluent pas les déjeuners
- Tarif intra-entreprise (sur mesure, selon vos besoins) : nous contacter pour évaluation
Prochaines sessions :
7 au 9 juillet 2025
8 au 10 décembre 2025
Lieux de la formation :
Paris ou à distance
Inscription et demande d'informations
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