Ce que vous devez savoir avant
Vous commencez
Débute 4 June 2026 19:39
Se termine 4 June 2026
00
Jours
00
Heures
00
Minutes
00
Secondes
14 hours 8 minutes
Amélioration optionnelle disponible
Not Specified
Progressez à votre rythme
Paid Course
Amélioration optionnelle disponible
Aperçu
Databricks SQL Warehouse is relatively new technology to build Data Lakehouse or Data Warehouse leveraging powerful Apache Spark Engine where the analytics can be built at scale. As part of this comprehensive course, you will learn all key skills required to master Databricks SQL Warehouse including Spark SQL as the SQLin Databricks SQL Warehouse is based on Spark SQL.
Programme
- Introduction à Databricks et au Data Lakehouse
- Prise en main de Databricks SQL Warehouse
- Fondamentaux de Spark SQL
- Fonctionnalités avancées de Spark SQL
- Création et requêtage des Databricks SQL Warehouses
- Intégration et ingestion de données
- Cas d'utilisation réels de Databricks SQL Warehouse
- Sécurité, conformité et gouvernance
- Ateliers pratiques et projet de synthèse
- Conclusion et perspectives d'avenir
Aperçu de la plateforme Databricks
Introduction à l'architecture du Data Lakehouse
Avantages de l'utilisation de Databricks SQL Warehouse
Configuration de votre environnement Databricks
Navigation de base et caractéristiques de l'interface
Comprendre les clusters et la scalabilité
Introduction à la syntaxe de Spark SQL
DataFrames et Datasets
Opérations SQL courantes dans Spark
Jointures, agrégations, et fonctions de fenêtre
Gestion des JSON, types complexes, et UDFs
Techniques d'optimisation des performances
Création et gestion des Databricks SQL Warehouses
Requêtage de données avec Spark SQL
Meilleures pratiques pour écrire des requêtes efficaces
Connexion à diverses sources de données
Importation et ingestion de données dans Databricks
Processus ETL avec Databricks
Analytique et reporting
Intégrations de machine learning
Traitement de données en temps réel
Accès utilisateur et permissions
Chiffrement des données et normes de conformité
Surveillance et audit
Laboratoires pratiques : construction de pipelines de données
Projets de groupe : résolution de problèmes réels
Présentation et retour sur le projet de synthèse
Récapitulatif et points clés
Tendances émergentes dans Databricks et Spark SQL
Ressources pour un apprentissage continu
Enseigné par
Durga Viswanatha Raju Gadiraju, Pratik Kumar, Sathvika Dandu, Madhuri Gadiraju, Sai Varma and Phani Bhushan Bozzam
Matières
Data Science