Identifier les charges de travail Azure Databricks

Azure Databricks offre des fonctionnalités pour différentes charges de travail, notamment Le Machine Learning et les modèles de langage volumineux (LLM), la science des données, l’ingénierie des données, le décisionnel et l’entreposage de données et le traitement de streaming.

Ingénierie des données

Azure Databricks offre des fonctionnalités aux scientifiques des données et aux ingénieurs qui doivent collaborer sur des tâches complexes de traitement des données. Elle fournit un environnement intégré avec Apache Spark pour le traitement big data dans un data lakehouse et prend en charge plusieurs langages, notamment Python, R, Scala et SQL. La plateforme facilite l’exploration, la visualisation et le développement de pipelines de données.

Machine Learning

Azure Databricks prend en charge la création, l’entraînement et le déploiement de modèles Machine Learning à grande échelle. Elle inclut MLflow, une plateforme open source pour gérer le cycle de vie ML, notamment l’expérimentation, la reproductibilité et le déploiement. Elle prend également en charge différents frameworks ML tels que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn, ce qui la rend polyvalent pour différentes tâches ML.

SQL

Les analystes de données qui interagissent principalement avec les données via SQL peuvent utiliser des entrepôts SQL dans Azure Databricks. L’interface utilisateur de l’espace de travail Azure Databricks fournit un éditeur SQL, des tableaux de bord et des outils de visualisation automatiques familiers pour analyser et visualiser les données directement dans Azure Databricks. Cette charge de travail est idéale pour exécuter des requêtes ad hoc rapides et créer des rapports à partir de jeux de données volumineux.