Exercices Azure Databricks

Ces exercices sont conçus pour accompagner le contenu des formations suivantes sur Microsoft Learn :

• Implémenter une solution d’analytique data lakehouse avec Azure Databricks
• Implémenter une solution Machine Learning avec Azure Databricks
• Implémenter une solution engineering données avec Azure Databricks
• Implémenter l’ingénierie de l’IA générative avec Azure Databricks

Vous aurez besoin d’un abonnement Azure dans lequel vous disposez d’un accès administratif pour réaliser ces exercices.

• Déconseillé - Explorer Azure Databricks

• Déconseillé - Utiliser Apache Spark dans Azure Databricks

• Déconseillé - Utiliser Delta Lake dans Azure Databricks

• Déconseillé - Utiliser un entrepôt SQL dans Azure Databricks

• Déconseillé - Automatiser un notebook Azure Databricks avec Azure Data Factory

• Déconseillé - Prendre en main l’apprentissage automatique dans Azure Databricks

• Déconseillé - Utiliser MLflow dans Azure Databricks

• Déconseillé - Optimiser les hyperparamètres pour le Machine Learning dans Azure Databricks

• Déconseillé - Entraîner un modèle avec AutoML

• Déconseillé - Effectuer l’apprentissage d’un modèle de Deep Learning

• Explorer des grands modèles de langage avec Azure Databricks

• Génération augmentée de récupération à l’aide d’Azure Databricks

• Raisonnement en plusieurs étapes avec LangChain à l’aide d’Azure Databricks et Azure OpenAI

• Ajustement des grands modèles de langage à l’aide d’Azure Databricks et d’Azure OpenAI

• Évaluer des grands modèles de langage à l’aide d’Azure Databricks et d’Azure OpenAI

• IA responsable avec des grands modèles de langage utilisant Azure Databricks et Azure OpenAI

• Implémentation de LLMOps avec Azure Databricks

• Ingestion et traitement en temps réel avec Spark Structured Streaming et Delta Lake avec Azure Databricks

• Pipeline de diffusion en continu de bout en bout avec Delta Live Tables dans Azure Databricks

• Optimiser les pipelines de données pour améliorer les performances dans Azure Databricks

• Implémenter des workflows CI/CD avec Azure Databricks

• Automatiser l’ingestion et le traitement des données à l’aide d’Azure Databricks

• Implémentation de la confidentialité et de la gouvernance des données à l’aide d’Unity Catalog avec Azure Databricks

• Utiliser un entrepôt SQL dans Azure Databricks

• Automatiser un notebook Azure Databricks avec Azure Data Factory

• Prendre en main l’apprentissage automatique dans Azure Databricks

• Utiliser MLflow dans Azure Databricks

• Entraîner un modèle avec AutoML

• Optimiser les hyperparamètres pour le Machine Learning dans Azure Databricks

• Gérer un modèle Machine Learning à l’aide d’Azure Databricks

• Effectuer l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage profond

• Explorer Azure Databricks

• Exporter des données avec Azure Databricks

• Transformer des données avec Apache Spark dans Azure Databricks

• Utiliser Delta Lake dans Azure Databricks

• Créer un pipeline de données avec Delta Live Tables

• Déployer des charges de travail avec des workflows Azure Databricks

• Utiliser un entrepôt SQL dans Azure Databricks

• Automatiser un notebook Azure Databricks avec Azure Data Factory