Afficher la pageAnciennes révisionsLiens de retourHaut de page Cette page est en lecture seule. Vous pouvez afficher le texte source, mais ne pourrez pas le modifier. Contactez votre administrateur si vous pensez qu'il s'agit d'une erreur. THÉMATIQUES: [[6sigma|QUALITÉ]] / [[redux|DÉVELOPPEMENT]] / [[lan|RÉSEAU]] / [[scrum|GESTION]] / [[sqlserver|non classé]] [[azure_synapse|Azure Synapse]] / [[bigdata|BigData]] / [[bigquery|BigQuery]] / [[cosmosdb|CosmoDB]] / [[databricks|Databricks]] / [[esko|ESKO]] / [[gcp|GCP]] / [[lakehouse|Lakehouse]] / [[sqlserver|SQL Server]] / [[unity|Unity]] ====== DataBricks ====== Databricks est une plateforme unifiée de traitement et d'analyse de données à grande échelle, conçue pour exécuter des charges de travail de données et d'intelligence artificielle. Elle est construite sur Apache Spark et fournit un environnement collaboratif pour les data scientists, les ingénieurs de données et les analystes de données. Databricks offre une variété de fonctionnalités, notamment : Un cluster géré et évolutif pour l'exécution de tâches Spark Un environnement de notebook collaboratif pour le développement et le test de code Une interface utilisateur web intuitive pour gérer les clusters, les travaux et les notebooks Une intégration avec un large éventail de sources de données, y compris des bases de données relationnelles, des fichiers plats et des services cloud Un support pour les langages de programmation Python, Scala, R et SQL Des fonctionnalités avancées pour l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, telles que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn. Databricks est utilisé par de nombreuses entreprises pour traiter et analyser de grands volumes de données en temps réel, ce qui permet d'obtenir des informations exploitables et de prendre des décisions éclairées.
