Formations Azure Databricks

Azure Databricks, la lakehouse data + IA managée sur Azure

Azure Databricks est la plateforme lakehouse co-développée par Databricks et Microsoft Azure, qui combine entrepôt de données et data lake dans une architecture unifiée. Lancée en 2018 dans le cadre d’un partenariat stratégique entre Microsoft et Databricks, Azure Databricks expose la plateforme Databricks complète (Apache Spark managé, Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, Mosaic AI, Databricks SQL, Databricks Genie) avec une intégration native à Azure (Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Active Directory, Azure Key Vault, Azure Monitor) et facturation via l’abonnement Azure. Azure Databricks est aujourd’hui un standard de facto pour les architectures data engineering, data science et IA générative en entreprise sur Azure.

Le périmètre fonctionnel d’Azure Databricks couvre l’ensemble du cycle de vie des données et de l’IA : ingestion via Auto Loader et Delta Live Tables, transformation avec Apache Spark (Python, SQL, Scala, R), stockage Delta Lake (ACID, time travel, schema enforcement), gouvernance Unity Catalog (catalogue de données, lineage, contrôle d’accès, partage Delta Sharing), entrepôt SQL Databricks pour le BI, machine learning avec MLflow et AutoML, IA générative avec Mosaic AI Model Serving, RAG et fine-tuning, agents IA avec Databricks Agents. En 2026, l’évolution clé est l’intégration approfondie de l’IA générative (Genie pour la BI conversationnelle, Mosaic AI pour les LLMs custom).

En Suisse romande, banques privées genevoises, organisations internationales lémaniques, opérateurs télécom, industries pharmaceutiques, grands assureurs et administrations cantonales construisent leur plateforme data sur Azure Databricks, avec des cas d’usage variés : data warehouse moderne, plateforme analytics 360, ML en production, agents IA avec accès aux données métier, RAG sur des bases documentaires internes. Azure Databricks cohabite et complète Microsoft Fabric dans de nombreux paysages Azure. ITTA propose le catalogue Azure Databricks couvrant DP-3014 (ML avec Azure Databricks) et DP-3028 (IA générative avec Azure Databricks).

Suivre une formation Azure Databricks reconnue ouvre l’accès à des fonctions très demandées en Suisse romande : data engineer Azure, data scientist, ML engineer, Databricks engineer, Spark developer, analytics engineer, data architect lakehouse, IA engineer. Que vous prépariez les Microsoft Applied Skills DP-3014 ou DP-3028, ou que vous visiez la certification Databricks Certified Associate, nos formations Azure Databricks à Genève et Lausanne couvrent l’ensemble du parcours.

Le catalogue Azure Databricks chez ITTA

Implémentation d’une solution Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014)

Implémentation d’une solution Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014) est la formation Microsoft Applied Skill pour les data scientists et ML engineers qui construisent des solutions ML de bout en bout sur Azure Databricks. Le programme couvre la prise en main d’Azure Databricks (workspaces, clusters, notebooks), la préparation de données avec Apache Spark et Delta Lake, l’usage de MLflow pour le tracking des expériences, AutoML pour les baselines, l’entraînement de modèles ML classiques (scikit-learn, XGBoost, LightGBM) et deep learning (TensorFlow, PyTorch), le model registry, le déploiement avec Model Serving, le monitoring des modèles en production, et les bonnes pratiques MLOps. Cible des data scientists, ML engineers et analytics engineers Azure.

Implémenter des solutions d’IA générative avec Azure Databricks (DP-3028)

Implémenter des solutions d’IA générative avec Azure Databricks (DP-3028) est la formation Microsoft Applied Skill orientée IA générative sur Azure Databricks. Le programme couvre Mosaic AI (la suite IA générative de Databricks), l’utilisation des Foundation Models hébergés sur Databricks, le RAG avec Vector Search, le fine-tuning de LLMs, Mosaic AI Model Serving pour le déploiement, l’évaluation des LLMs avec MLflow, Databricks Genie pour la BI conversationnelle, les agents Databricks et l’intégration avec Unity Catalog pour la gouvernance des données et modèles IA. Cible des data scientists IA générative et ML engineers qui industrialisent l’IA générative.

Azure Databricks et l’écosystème éditeur chez ITTA

Azure Databricks s’inscrit dans un écosystème data et IA Azure plus large. L’éditeur Microsoft Azure couvre les fondamentaux Azure indispensables (subscriptions, ADLS Gen2, networking) pour héberger Azure Databricks. L’éditeur Microsoft Fabric est la plateforme data et BI native Microsoft qui cohabite et complète souvent Azure Databricks (Fabric Synapse Data Engineering, OneLake). Le sous-domaine science des données regroupe l’ensemble des pratiques data science transverses à toutes les plateformes (Databricks, Fabric, Azure ML, Snowflake). Le sous-domaine analyse et bases de données regroupe les fondamentaux SQL, BI et modélisation indispensables avant Databricks.

Tendances Azure Databricks en 2026

Azure Databricks évolue rapidement en 2026. Mosaic AI (issue du rachat de Mosaic ML par Databricks) structure la stack IA générative avec Foundation Model APIs, Vector Search managé et Model Serving. Databricks Genie démocratise l’accès BI conversationnel aux données Delta avec un agent IA. Unity Catalog devient le standard de gouvernance unifiée (données, modèles, agents IA). Le partenariat Microsoft + Databricks se renforce, avec une cohabitation maîtrisée Azure Databricks et Microsoft Fabric (Fabric Mirroring vers Delta, OneLake en arrière-plan partagé). Les certifications Databricks (Data Engineer Associate, ML Associate, Generative AI Engineer Associate) sont reconnues sur le marché de l’emploi. Notre contenu pédagogique intègre régulièrement ces évolutions pour rester aligné sur les pratiques actuelles.

Formations Azure Databricks à Genève, Lausanne et en virtuel

Toutes nos formations Azure Databricks sont disponibles en présentiel dans nos centres de Genève et Lausanne, ainsi qu’en classe virtuelle interactive avec un consultant Data et IA certifié en direct. Nos sessions sont organisées en cycles de 5 semaines. Chaque session inclut des labs pratiques sur workspace Azure Databricks dédié, des pipelines Spark à écrire, des modèles ML à entraîner avec MLflow, des architectures RAG avec Vector Search à construire, des Foundation Models à invoquer, et des cas concrets inspirés de projets réels (data warehouse moderne, scoring client, RAG documentaire, BI conversationnelle). Les formations entreprise sur mesure sont également possibles dans vos locaux, à Genève, Lausanne, Vaud et plus largement en Suisse romande, avec un programme adapté à votre stack (Azure Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake).

Pourquoi choisir ITTA pour vos formations Azure Databricks

ITTA propose un catalogue de formations. Nos formateurs Azure Databricks sont des data engineers, data scientists et ML engineers certifiés Microsoft et Databricks en activité chez des clients suisses et internationaux, couvrant architecture lakehouse, data engineering Spark, machine learning MLOps, IA générative Mosaic AI, gouvernance Unity Catalog. Le catalogue Azure Databricks regroupe DP-3014 et DP-3028. Notre équipe pédagogique vous accompagne dans le choix du parcours, l’identification des prérequis (Python, SQL, fondamentaux Azure) et l’identification des solutions de financement adaptées à votre situation professionnelle.

Notre démarche pédagogique privilégie l’apprentissage par la pratique, avec des pipelines Spark à écrire dès les premières heures, des modèles ML à entraîner, des architectures RAG à construire, des Foundation Models à invoquer, et des cas concrets inspirés de projets réels. Chaque session conjugue temps de formation, exercices appliqués et échanges avec le formateur, pour permettre à chaque participant de progresser à son rythme et de repartir avec des compétences directement utilisables dans son contexte professionnel.

Nos formations s’adressent à des publics variés : data engineers, data scientists, ML engineers, analytics engineers, architectes data, consultants BI, équipes IT internes qui pilotent un projet lakehouse, équipes ESN data. Notre équipe pédagogique adapte le contenu au contexte des participants.

Cours phares de cette catégorie

Voici une sélection des formations de référence dans cette catégorie, accessibles directement :

• Implémentation d’une solution Machine Learning avec Azure Databricks (DP-3014)
• Implémenter des solutions d’IA générative avec Azure Databricks (DP-3028)

FAQ

Quelle est la différence entre Azure Databricks et Microsoft Fabric ?

Azure Databricks est la plateforme lakehouse Databricks co-déployée sur Azure, très adoptée en data engineering et data science avec Apache Spark et Delta Lake. Microsoft Fabric est la plateforme data + BI tout-en-un Microsoft (Synapse Data Engineering, Data Factory, Power BI, OneLake). Les deux cohabitent dans beaucoup d’organisations : Databricks reste fort en engineering avancé et IA générative custom, Fabric brille en BI Power BI et low-code data. Notre équipe pédagogique vous oriente selon votre architecture cible.

Faut-il connaître Python ou SQL pour suivre les formations Azure Databricks ?

Oui, une maîtrise de Python (data science) et/ou SQL (data engineering / BI) est attendue avant les formations Azure Databricks. Une habitude des notebooks Jupyter ou Databricks est un plus. Pour les profils sans Python, nous proposons une formation Python en prérequis. Pour les profils SQL avec peu de Python, l’apprentissage est rapide en parallèle des labs Databricks.

Quelle certification Databricks viser ?

Côté Microsoft, les Applied Skills DP-3014 (ML avec Azure Databricks) et DP-3028 (IA générative) sont les références. Côté Databricks éditeur, la Databricks Certified Data Engineer Associate, la ML Associate et la Generative AI Engineer Associate sont reconnues sur le marché. Notre équipe pédagogique vous oriente selon votre rôle et votre projet d’évolution professionnelle.

Vos formations Azure Databricks sont-elles disponibles pour les entreprises ?

Oui, l’ensemble du catalogue Azure Databricks est disponible en intra-entreprise, à Genève, Lausanne et en classe virtuelle, avec un programme adapté à votre stack (Azure Databricks, ADLS Gen2, Unity Catalog, MLflow, Mosaic AI) et vos cas d’usage métier (data warehouse moderne, ML en production, RAG, BI conversationnelle). Notre équipe construit avec vous le cahier des charges et organise les sessions selon votre calendrier.