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Microsoft Azure - Ingénierie de données

Formation Base de données

Microsoft Azure - Ingénierie de données

Informatique > Base de données

Objectifs

  • 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.

Le programme de la 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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

Traiter les données de streaming avec le streaming structuré Azure Databricks

Public et Pré-requis de la formation

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.

 

Avoir suivi les formations "Microsoft Azure - Notions fondamentales" et "Microsoft Azure - Principes fondamentaux des données" ou connaissance du cloud computing et des concepts de base des données et avoir une expérience pratique avec des solutions de données.

Méthode pédagogique 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
La qualité d'une formation officielle Microsoft (support de cours numérique en anglais).

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