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Formation Microsoft Azure DP-203 Ingénierie de données


  • DP-203
  • Durée : 4 jours
  • Tarif : 2850 € HT

96%

Taux de satisfaction clients
(sur 1512 évaluations du 19/05/21 au 23/10/24)

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Objectifs

A l’issue de la formation le participant sera capable de :
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

Prérequis

Avoir suivi les formations “Microsoft Azure – Notions fondamentales” (AZ-900) et “Microsoft Azure – Principes fondamentaux des données” (DP-900) ou connaissance du cloud computing et des concepts de base des données et avoir une expérience pratique avec des solutions de données
Un entretien en amont avec notre expert permet de prendre en compte le profil de chaque participant (niveau, objectifs et résultats attendus, contexte professionnel, enjeux…)

Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO). Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.

Public

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

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 24 octobre 2024
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Bon à savoir

Evaluez votre niveau

Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.

Formations modulables

Toutes nos formations sont disponibles en présentiel comme en distanciel, en mode coaching individuel ou en groupe de 3 à 6 participants maximum.

Travaux pratiques

Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.
modules

Les Modules
de formation

Module1
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
Module2
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
Module3
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
Module4
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
Module5
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
Module6
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
Module7
Orchestrer le mouvement et la transformation des données dans Azure Synapse Pipelines

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

Module8
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
Module9
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
Module10
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
Module11
Créer une solution de traitement de flux avec Event Hubs et Azure Databricks

Traiter les données de streaming avec le streaming structuré Azure Databricks

Les prochaines
sessions de formation

Sur demande
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18 novembre 2024
20 janvier 2025
24 mars 2025
12 mai 2025

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