Databricks AI/BI : Analyse des données génomiques des patients avec des tableaux de bord et Genie

Qu'allez-vous apprendre ?

Databricks AI/BI facilite pour quiconque dans votre organisation l'exploitation du plein potentiel de vos données marketing. Une fois que vos données sont prêtes et sécurisées dans le Catalogue Unity, grâce à l'Intelligence des Données, l'IA/BI comprend automatiquement sa structure, son utilisation et sa sémantique. Cela simplifie la tâche des développeurs BI pour construire et partager rapidement des tableaux de bord en utilisant l'Assistant Databricks et pour les utilisateurs d'affaires de se servir eux-mêmes des insights en conversant avec leurs données en langage naturel.

Dans cette démo, nous allons charger et vous montrer comment les utilisateurs finaux peuvent facilement analyser l'Analyse des Données Génomiques des Patients en exploitant :

  • des tableaux de bord AI/BI avec des visualisations interactives pour surveiller et analyser les principaux indicateurs de marketing
  • AI/BI Genie pour aller au-delà des tableaux de bord et découvrir de nouvelles perspectives grâce au langage naturel

Pour installer la démo, obtenez un espace de travail Databricks gratuit et exécutez les deux commandes suivantes dans un carnet de notes Python.

Dbdemos est une bibliothèque Python qui installe des démonstrations complètes de Databricks dans vos espaces de travail. Dbdemos va charger et démarrer des notebooks, des pipelines Delta Live Tables, des clusters, des tableaux de bord SQL Databricks, et des modèles d'entrepôt... Voir comment utiliser dbdemos

 

Dbdemos est distribué en tant que projet GitHub.

Pour plus de détails, veuillez consulter le GitHub fichier README.md et suivez la documentation.
Dbdemos est fourni en l'état. Voir le 
Licence et Notice pour plus d'informations.
Databricks n'offre pas de support officiel pour dbdemos et les ressources associées.
Pour tout problème, veuillez ouvrir un ticket et l'équipe de démonstration examinera sur une base de meilleur effort.
 

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Ces actifs seront installés dans ces démonstrations Databricks :

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