Databricks Asset Bundles pour le Data DevOps

La gestion des flux de données par clics manuels entraîne souvent des incohérences et des erreurs de déploiement. La transition vers un modèle Projet en tant que Code vous permet d'automatiser votre espace de travail et de garantir que chaque version est prévisible et répétable. Ce cours offre une voie claire pour maîtriser les Databricks Asset Bundles, vous permettant d'empaqueter des notebooks, des jobs et l'infrastructure en un seul package versionné. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour passer du développement local à des pipelines de livraison entièrement automatisés, garantissant que vos projets d'ingénierie de données répondent aux normes de qualité de production. Grâce à des explications écrites et des exemples de code, vous apprendrez à unifier votre cycle de vie de développement. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux du framework projet-en-tant-que-code et du cycle de vie des bundles. - Définir et gérer les configurations d'espace de travail en utilisant la configuration YAML standardisée. - Appliquer des pratiques de test modernes avec pytest pour garantir la qualité du code avant le déploiement. - Configurer des environnements multi-étapes pour séparer les flux de développement, de staging et de production. - Automatiser la validation et le déploiement à l'aide de GitHub Actions et d'outils CI/CD intégrés. - Gérer les Delta Live Tables et les dépendances de jobs complexes grâce à des bundles structurés. Le cours commence par la terminologie essentielle et la configuration de l'environnement avant de passer à la configuration et à l'automatisation des bundles. Vous explorerez comment gérer des scénarios réels, y compris les pipelines ETL et les tâches de streaming, le tout grâce à une approche centrée sur le code. Ce cours est conçu pour les débutants souhaitant adopter les pratiques DevOps en ingénierie de données ; aucune expérience préalable des asset bundles n'est nécessaire. Commencez à lire pour construire des pipelines de données plus fiables et automatisés.