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Formation - Microsoft Azure - Ingénierie de données

Exploitez vos données avec Microsoft Azure

5,0/5
(2 avis)
  • Présentiel ou classe à distance
  • Spécialisation
Intra
Dans vos locaux ou à distance
Durée
4 jours (28 heures)
Forfait intra - En savoir plus
8 590,00€ HT
Prix pour un groupe de 12 personnes max
Référence
MSDP203
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Formation officielle
La formation Microsoft Azure : ingénierie de données permet de développer les compétences nécessaires pour concevoir, construire et gérer des solutions de données à grande échelle dans Azure. Elle couvre l'ensemble du cycle de vie des données, de l’ingestion à la transformation, en passant par le stockage, la sécurité et la diffusion des données.
Grâce à une approche pratique, les participants apprennent à exploiter les services clés d’Azure tels qu’Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake et Azure Stream Analytic, tout en intégrant les bonnes pratiques de gouvernance et d’automatisation. Idéale pour les professionnels souhaitant industrialiser leurs flux de données.
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Pour qui ?

A qui s'adresse cette formation ?

Pour qui

  • Professionnels des données, architectes de données et professionnels BI qui souhaitent en savoir plus sur l'ingénierie des données et la création de solutions analytiques à l'aide des technologies de plate-forme de données existantes sur Microsoft Azure
  • Analystes de données et data scientists qui travaillent avec des solutions analytiques basées sur Microsoft Azure

Prérequis

Programme

Le programme

1 - 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

2 - Exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur Azure Synapse Analytics

  • Explorer 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

3 - Exploration et transformation des données dans Azure Databricks

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

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

  • Comprendre l'ingénierie Big Data avec Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
  • Intégrer des données avec des blocs-notes Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
  • Transformer des données avec DataFrames dans des pools Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
  • Intégrer des pools SQL et Apache Spark dans Azure Synapse Analytics

5 - Intégrer et charger des données dans l'entrepôt de données

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

6 - 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

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

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

8 - 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

9 - 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

10 - Traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics

  • Activer une messagerie fiable pour les applications Big Data à l'aide d'Azure Event Hubs
  • Utiliser des flux de données à l'aide d'Azure Stream Analytics
  • Ingérer des flux de données avec Azure Stream Analytics

11 - Créer une solution de traitement de flux avec Event Hubs et Azure Databricks

  • Traiter les données de streaming avec le streaming structuré Azure Databricks

Evaluation

  • Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
Objectifs

Les objectifs de la formation

  • Savoir explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d'ingénierie des données dans Azure
  • Apprendre à exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur
  • Effectuer l'exploration et la transformation des données dans Azure Databricks
  • Comprendre comment explorer, transformer et charger des données dans l'entrepôt de données à l'aide d'Apache Spark
  • Pouvoir intégrer et charger des données dans l'entrepôt de données
  • Être capable de transformer les données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
  • Apprendre à intégrer les données des blocs-notes avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
  • Pouvoir prendre en charge le traitement analytique transactionnel hybride (HTAP) avec Azure Synapse Link
  • Savoir réaliser une sécurité de bout en bout avec Azure Synapse Analytics
  • Être capable d'effectuer un traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics
  • Apprendre à créer une solution de traitement de flux avec Event Hubs et Azure Databricks
Evaluation

Evaluation

  • Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
Points forts

Les points forts de la formation

  • Une formation très pratique : les participants se familiarisent avec les modèles et les pratiques d'ingénierie des données à l’occasion de nombreux TP et mises en situation.
  • Le partage de bonnes pratiques de la part de spécialistes de l’ingénierie de données en environnement Azure
  • 93% des participants à cette formation se sont déclarés satisfaits ou très satisfaits au cours des 12 derniers mois.

Qualité des formations

ib Cegos est certifié Iso 9001 et Qualiopi.

En savoir plus

Métier accessible : Data Analyst

Vous pouvez trouver plus d'informations sur ce métier dans la Fiche métier de Data Analyst.

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