Formation Data Engineering Microsoft Azure

Notre formation offre aux professionnels de l’IT les compétences nécessaires à la gestion d’infrastructures SQL Server, que ce soit dans le cloud, sur site, ou pour des bases de données relationnelles hybrides avec les solutions PaaS de Microsoft. De plus, elle est idéale pour les développeurs d’applications souhaitant exploiter pleinement le potentiel des bases de données SQL pour offrir un contenu dynamique et performant. Maîtrisez l’administration et l’optimisation des bases de données SQL avec les technologies les plus avancées en nous rejoignant dès maintenant !

De plus, notre formation prépare à la certification Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate.

Objectifs pédagogiques

Explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d’ingénierie des données dans Azure.

Concevoir et mettre en œuvre la couche de diffusion.

Comprendre les considérations d’ingénierie des données.

Exécuter des requêtes interactives avec des pools SQL sans serveur.

Explorer, transformer et charger des données dans l’entrepôt de données avec Apache Spark.

Intégrer et charger des données dans l’entrepôt de données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines.

A qui s’adresse cette formation ?

Public

Prérequis

Avoir suivi les formations « Microsoft Azure – Notions fondamentales » et « Microsoft Azure – Principes fondamentaux des données ». Ou connaissance du cloud computing, des concepts de base des données et une expérience pratique avec des solutions de données.

Programme de formation

Explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d’ingénierie des données

Introduction à Azure Synapse Analytics
Décrire Azure Databricks
Introduction au stockage Azure Data Lake
Décrire l’architecture Delta Lake
Travailler avec des flux de données à l’aide d’Azure Stream Analytics

Concevoir et mettre en œuvre la couche de service

Concevoir un schéma multidimensionnel pour optimiser les charges de travail analytiques
Transformation sans code à grande échelle avec Azure Data Factory
Remplir les dimensions à évolution lente dans les pipelines Azure Synapse Analytics

Considérations d’ingénierie des données pour les fichiers source

Concevoir un entrepôt de données moderne à l’aide d’Azure Synapse Analytics
Sécuriser un entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics

Exécuter des requêtes interactives à l’aide de pools SQL sans serveur Azure Synapse Analytics

Découvrir les fonctionnalités des pools SQL sans serveur Azure Synapse
Interroger des données dans le lac à l’aide de pools SQL sans serveur Azure Synapse
Créer des objets de métadonnées dans des pools SQL sans serveur Azure Synapse
Sécuriser les données et gérer les utilisateurs dans les pools SQL sans serveur Azure Synapse

Explorer, transformer et charger des données dans l’entrepôt de données à l’aide d’Apache Spark

Comprendre l’ingénierie du Big Data avec Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
Ingérer des données avec des blocs-notes Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
Transformer les données avec DataFrames dans Apache Spark Pools dans Azure Synapse Analytics
Intégrer les pools SQL et Apache Spark dans Azure Synapse Analytics

Exploration et transformation des données dans Azure Databricks

Décrire Azure Databricks
Lire et écrire des données dans Azure Databricks
Utiliser des DataFrames dans Azure Databricks
Utiliser les méthodes avancées DataFrames dans Azure Databricks

Ingérer et charger des données dans l’entrepôt de données

Utiliser les meilleures pratiques de chargement de données dans Azure Synapse Analytics
Ingestion à l’échelle du pétaoctet avec Azure Data Factory

Transformer les données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines

Intégration de données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
Transformation sans code à grande échelle avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines

Orchestrer le mouvement et la transformation des données dans Azure Synapse Pipelines

Orchestrer le mouvement et la transformation des données dans Azure Data Factory

Optimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse

Optimiser les performances des requêtes d’entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics
Comprendre les fonctionnalités pour les développeurs de l’entrepôt de données d’Azure Synapse Analytics

Analyser et optimiser le stockage de l’entrepôt de données

Analyser et optimiser le stockage de l’entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics

Prise en charge du traitement analytique transactionnel hybride (HTAP) avec Azure Synapse Link

Concevoir un traitement transactionnel et analytique hybride à l’aide d’Azure Synapse Analytics
Configurer Azure Synapse Link avec Azure Cosmos DB
Interroger Azure Cosmos DB avec des pools Apache Spark
Interroger Azure Cosmos DB avec des pools SQL sans serveur

Sécurité de bout en bout avec Azure Synapse Analytics

Sécuriser un entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics
Configurer et gérer les secrets dans Azure Key Vault
Mettre en oeuvre des contrôles de conformité pour les données sensibles

Traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics

Activez une messagerie fiable pour les applications Big Data à l’aide d’Azure Event Hubs
Travailler avec des flux de données à l’aide d’Azure Stream Analytics
Ingérer des flux de données avec Azure Stream Analytics