Pourquoi la plateforme Databricks ?Architecture Lakehouse unifiéeOutils collaboratifs et infrastructure géréeÉcosystème ML completFormation, inférence et le changement de paradigme de la GenAISécurité et gouvernance d'entreprisePrésentation de la plateforme DatabricksStockage et fiabilité des donnéesGouvernance et sécurité des donnéesIngénierie des données et pipelinesAnalyse et intelligence économiqueML et IALe runtime DatabricksMoteur Spark optimiséBibliothèques d'apprentissage automatique intégréesPrise en charge des langagesFonctionnalités avancées d'analyse et d'IARésumé de l'exécutionClusters, espaces de travail et notebooksComprendre les clusters DatabricksNaviguer dans les espaces de travail DatabricksExploiter les notebooks DatabricksIntégrer les clusters, les espaces de travail et les notebooksConfigurer un environnement MLComprendre l'espace de travail ML de DatabricksPrérequisCréer un compte et un espace de travailConfigurer des clusters pour le MLSélection du runtimeNœuds pilotes et nœuds de travailExtension de l'environnement d'exécution ML avec des bibliothèques supplémentairesRésumé