Formation Databricks 2026 - Optimiser analytics entreprise

Programme de la formation

Module 1

Thématique : Architecture Databricks avancée pour analytics (Spark, Delta Lake, Unity Catalog)
Les participants explorent les fondements de Databricks 2026, configurent des clusters optimisés et réalisent des exercices pratiques sur Delta Lake. Ils analysent des cas concrets d'entreprise, produisent des livrables de pipelines ETL et intègrent des données issues de Google Analytics pour des KPI métier.

Module 2

Thématique : Ingestion et transformation Databricks avec Tag Manager (Auto Loader, dbt)
Cette journée couvre l'ingestion temps réel via Auto Loader et dbt dans Databricks. Les apprenants travaillent sur des flux Tag Manager, créent des transformations complexes et livrent des dashboards analytics. Cas d'usage professionnels et exercices pratiques rythment la session.

Module 3

Thématique : Modélisation data Databricks pour Web Analytics & KPI (Lakehouse, SQL Analytics)
Focus sur la modélisation lakehouse avec Databricks. Les experts conçoivent des modèles de données pour Web Analytics & KPI, intègrent des sources Google Analytics et produisent des livrables de reporting certifiants. Ateliers pratiques sur SQL Analytics et optimisation des coûts.

Module 4

Thématique : Gouvernance et sécurité Databricks en contexte professionnel (Unity Catalog, politiques)
Les participants mettent en place la gouvernance avancée avec Unity Catalog dans Databricks. Ils appliquent des politiques de sécurité, auditent des pipelines analytics et livrent des configurations prêtes pour l'entreprise. Intégration de Tag Manager et exercices sur données sensibles.

Module 5

Thématique : Déploiement Databricks 2026 et automatisation analytics (Workflows, MLOps)
Clôture par le déploiement de solutions complètes Databricks. Les apprenants automatisent des workflows analytics, intègrent Google Analytics et Tag Manager, et présentent des projets certifiants. Bilan des compétences acquises et préparation à la mise en production.

Méthode d'évaluation

QCM et mises en situation pratiques chaque jour
Projet final Databricks avec présentation devant le groupe
Attestation de compétences délivrée en fin de formation

Méthode d'apprentissage

Ateliers pratiques sur cluster Databricks réel
Cas d'entreprise concrets avec données analytics
Travail en binôme et feedback expert
Ressources et notebooks fournis pour la suite