Didacticiels de démarrage sur Databricks

Les tutoriels de cette section présentent les fonctionnalités principales et vous guident à travers les bases de l'utilisation de la plateforme Databricks.

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Exploration des données

• • Interroger et visualiser les données
  • Utilisez un Notebook Databricks pour interroger des exemples de données stockées dans Unity Catalog, puis visualisez les résultats de la requête dans le Notebook.
• • Importer et visualiser les données CSV à partir d'un notebook
  • Utilisez un Notebook Databricks pour importer des données depuis un fichier CSV de https://health.data.ny.gov dans votre volume Unity Catalog.
• • Créer une table
  • Créez une table et accordez des privilèges dans Databricks en utilisant le modèle de gouvernance des données Unity Catalog.
• • Explorez les tableaux de bord et interrogez les données dans Genie One
  • Naviguez dans l'interface de Genie One conçue pour les utilisateurs métier. Visualisez les tableaux de bord, posez des questions sur les données en langage naturel et découvrez les assets partagés avec vous.

Data Engineering

• • Créez un pipeline ETL à l’aide des LakeFlow Pipelines.
  • Créez et déployez un pipeline ETL (extraction, transformation et chargement) pour l'orchestration de données à l'aide de LakeFlow Pipelines et d'Auto Loader.
• • Créez un pipeline ETL à l'aide d'Apache Spark.
  • Développez et déployez votre premier pipeline ETL (extraction, transformation et chargement) pour l'orchestration de données avec Apache Spark™.

IA et machine learning

• • Entraîner et déployer un modèle de ML
  • Créez un modèle de classification de Machine Learning en utilisant la bibliothèque scikit-learn sur Databricks pour prédire si un vin est considéré comme « de haute qualité ». Ce tutoriel illustre également l'utilisation de MLflow pour suivre le processus de développement de modèles et de Hyperopt pour automatiser l'ajustement des hyperparamètres.
• • Entraîner et suivre un modèle de deep learning
  • Entraînez un modèle de deep learning sur Databricks et suivez les exécutions d'entraînement, les hyperparamètres et les métriques avec MLflow 3.
• • Interroger les LLM et prototyper les agents IA sans code
  • Utilisez l'AI Playground pour interroger les grands modèles de langage (LLM) et comparer les résultats côte à côte, prototyper un agent d'IA d'appel d'outils, et exporter votre agent en code.

Obtenir de l'aide

• Si vous avez des questions sur la configuration de Databricks et avez besoin d'aide en direct, veuillez envoyer un e-mail à help@databricks.com.

• Si vous avez un package de support Databricks, vous pouvez ouvrir et gérer des tickets de support avec Databricks. Consultez Apprenez à utiliser le support Databricks.

• Si votre organisation n'a pas d'abonnement de support Databricks, ou si vous n'êtes pas un contact autorisé pour l'abonnement de support de votre entreprise, vous pouvez obtenir des réponses auprès de la Communauté Databricks.