Formation Python avancé sur Databricks : notebooks, PySpark, SQL, visualisation et MLflow

Environnement Databricks

• Présentation de l’architecture Databricks : workspace, notebooks, clusters, jobs
• Navigation dans l’interface et organisation des ressources
• Gestion des cellules multi-langages
• Utilisation de `%python`, `%sql`, `%md` et principes de passage d’un langage à l’autre
• Attachement au cluster, choix d’exécution et gestion de session Spark
• Premiers réflexes de travail collaboratif et de traçabilité
• Lecture des messages d’erreur et relance d’une exécution
• Différence entre notebook d’exploration, notebook d’analyse et notebook plus industrialisé
• Positionnement des composants : stockage, calcul, notebook, orchestration simple
• Présentation des catalogues, schémas, tables et accès aux données dans l’environnement Databricks
• Introduction aux widgets, à l’exécution paramétrée et aux premiers usages de Jobs

Rappels Python ciblés Databricks

• Rappels ciblés sur les structures et patterns utiles dans un notebook Databricks
• Fonctions, paramètres, factorisation et organisation du code
• Différence entre objets natifs Python et objets manipulés dans pandas ou PySpark
• Révision des patterns utiles en notebook : itération, sélection, transformation, contrôle

Bonnes pratiques de démarrage

• Séparer exploration, transformation et restitution
• Gérer les imports, paramètres et sorties
• Introduire une logique de notebook “production-ready” à petite échelle
• Comprendre les limites d’un notebook monolithique et préparer sa modularisation

Fondamentaux PySpark

• Comprendre la logique DataFrame et le calcul distribué
• Lire une table ou un fichier dans Databricks
• Inspecter un schéma, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes
• Créer ou recoder des colonnes avec PySpark
• Gérer les valeurs manquantes et les doublons
• Produire des agrégations simples
• Manipuler `select`, `filter`, `withColumn`, `when`, `alias`, `drop`, `distinct`
• Comprendre le typage Spark, les `NULL`, la lazy evaluation et le rôle du plan d’exécution
• Introduire les enjeux de partitionnement, coût de calcul et réduction des transformations inutiles
• Comprendre le rôle du Catalyst Optimizer et les implications sur l’écriture des transformations
• Introduire `cache`, `persist`, `repartition`, `coalesce` selon les cas d’usage simples

SQL dans Databricks

• Exécuter des requêtes SQL dans un notebook
• Utiliser `SELECT`, `WHERE`, `CASE WHEN`, `GROUP BY`, `ORDER BY`
• Réaliser des jointures et agrégations multi-niveaux
• Passer d’une logique SQL à une logique PySpark
• Comparer les usages pertinents de SQL et PySpark selon le besoin
• Introduire `JOIN`, `COUNT`, `SUM`, `AVG`, `HAVING` et premières fonctions de fenêtre simples selon le niveau
• Lire un besoin métier et choisir le bon niveau d’implémentation : SQL déclaratif, PySpark DataFrame ou Python d’orchestration
• Utiliser vues temporaires, tables managées et tables externes selon les scénarios abordés

Techniques de scripting plus avancées

• Structurer un code en fonctions réutilisables et blocs logiques
• Passer des paramètres pour rendre un traitement adaptable
• Utiliser `try/except` pour sécuriser une exécution
• Travailler avec listes, dictionnaires et boucles pour automatiser
• Produire un code plus lisible, plus testable et plus maintenable
• Organiser un notebook pour éviter duplication et dette technique
• Introduire la décomposition d’un traitement en fonctions métier, fonctions utilitaires et cellules d’orchestration
• Utiliser `if __name__ == "__main__"` et les modules simples lorsque le contexte s’y prête
• Écrire des fonctions documentées, avec signatures claires et valeurs de retour explicites
• Introduire les premiers réflexes de refactorisation : nommage, granularité des fonctions, séparation des responsabilités
• Préparer la transition d’un notebook vers un code plus modulaire
• Introduire des helpers réutilisables pour lecture, contrôle, transformation et restitution

Exploration et préparation de données avec Python

• Audit de structure et de contenu d’un dataset
• Statistiques descriptives utiles à l’exploration
• Détection de valeurs manquantes, atypiques ou incohérentes
• Création de variables dérivées pour enrichir l’analyse
• Utilisation de `pandas` pour des analyses locales : `head`, `info`, `describe`, `value_counts`, `groupby`
• Articulation entre Spark pour le volume et pandas pour l’exploration ciblée
• Premiers contrôles sur distributions, cardinalités et cohérence métier
• Préparer un dataset d’exploration lisible avant visualisation ou première modélisation
• Utiliser `toPandas()` avec discernement et comprendre ses limites en contexte cluster

Visualisation de données

• Choisir un graphique pertinent selon la question posée
• Construire des histogrammes, bar charts, boxplots, scatter plots
• Lire les distributions, comparaisons et relations entre variables
• Produire des visualisations utiles à la décision
• Utilisation de `matplotlib` et, si souhaité, `seaborn` pour accélérer la production de graphiques lisibles
• Préparer des graphiques à partir de données agrégées issues de pandas ou PySpark
• Mettre en place une logique de visualisation reproductible : fonctions de tracé, styles, paramètres communs
• Préparer une logique de visualisation compatible avec notebook de partage ou revue entre pairs

Suivi d’expérimentations avec MLflow

• Comprendre la logique d’un workflow simple de machine learning dans Databricks
• Préparer un jeu de données pour un premier modèle supervisé
• Entraîner un modèle supervisé de référence avec une bibliothèque Python usuelle
• Suivre les paramètres, métriques et artefacts avec MLflow
• Lire les résultats et limites d’un modèle exploratoire
• Exemple de modèle possible : régression logistique ou arbre de décision selon le jeu de données
• Introduction au découpage apprentissage/test, aux métriques de base et à la traçabilité des essais
• Journalisation dans MLflow : paramètres, métriques, modèle et artefacts simples
• Comprendre la place de MLflow dans un cycle d’expérimentation : comparabilité, traçabilité, reproductibilité
• Lire une exécution MLflow dans Databricks et comparer plusieurs runs

Optimisation de notebooks et traitements Databricks

• Identifier les points de coût dans un notebook PySpark ou SQL
• Réduire les transformations inutiles et limiter les actions coûteuses
• Utiliser `cache`, `persist`, `repartition`, `coalesce` de manière pertinente
• Éviter les conversions prématurées vers pandas
• Mieux organiser un notebook pour améliorer lisibilité, maintenabilité et performance
• Exploiter les logs, plans d’exécution et contrôles intermédiaires pour fiabiliser les traitements
• Introduire des pratiques de paramétrage et de factorisation favorables à la réutilisation
• Préparer un notebook plus robuste pour un usage récurrent en équipe