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Objectifs pédagogiques / Compétences visées

  • Expérimenter les options de calcul et de stockage pour les workloads de Data Engineering dans Azure
  • Conceptualiser et mettre en oeuvre le Serving Layer
  • Distinguer les considérations relatives au Data Engineering
  • Exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur
  • Explorer, transformer et charger des données dans le Data Warehouse à l'aide d'Apache Spark
  • Effectuer l'exploration et la transformation des données dans Azure Databricks
  • Ingérer et charger des données dans le Data Warehouse
  • Transformer les données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
  • Intégrer les données à partir des notebooks avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
  • Optimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse
  • Analyser et optimiser le stockage de Data Warehouse
  • Prendre en charge le traitement analytique transactionnel hybride (HTAP) avec Azure Synapse Link
  • Assurer la sécurité end-to-end avec Azure Synapse Analytics
  • Effectuer un traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics
  • Créer une solution de traitement de flux avec Event Hubs et Azure Databricks
  • Créer des rapports à l'aide de l'intégration Power BI avec Azure Synpase Analytics
  • Exécuter des processus de Machine Learning intégrés dans Azure Synapse Analytics.

Niveau requis

Avoir des connaissances sur le Cloud Computing, sur les concepts de base des données et une expérience professionnelle avec des solutions de données. Il est également recommandé d'avoir suivi les formations MSAZ900T00 "Microsoft Azure - Fondamentaux" et "Microsoft Azure Data Fundamentals" ou avoir les connaissances équivalentes.

Public concerné

Professionnels des données, architectes de données, professionnels en Business Intelligence, Data Analysts ou Scientists.

Partenaire / Éditeur

Programme

Explorer les options de calcul et de stockage pour les workloads de Data Engineering

  • 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 en utilisant Azure Stream Analytics

Conception et mise en oeuvre du Serving Layer

  • Concevoir un schéma multidimensionnel pour optimiser les workloads analytiques
  • Transformation sans code à l'échelle avec Azure Data Factory
  • Remplir des dimensions à évolution lente dans les pipelines Azure Synapse Analytics

Considérations de Data Engineering pour les fichiers sources

  • Conceptualiser un Data Warehouse moderne à l'aide d'Azure Synapse Analytics
  • Sécuriser un Data Warehouse dans Azure Synapse Analytics

Exécution de requêtes interactives à l'aide des pools SQL sans serveur Azure Synapse Analytics

  • Explorer les capacités des pools SQL sans serveur Azure Synapse
  • Interroger des données dans le Data Lake à l'aide des pools SQL sans serveur Azure Synapse
  • Créer des objets de métadonnées dans les pools SQL sans serveur Azure Synapse
  • Sécuriser des données et gérer des utilisateurs dans les pools SQL sans serveur Azure Synapse

Explorer, transformer et charger des données dans le Data Warehouse à l'aide d'Apache Spark

  • Comprendre l'ingénierie du Big Data avec Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
  • Ingérer des données avec les notebooks d'Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
  • Transformer les données avec DataFrame dans les pools Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
  • Intégrer des 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
  • Travailler avec :
    • DataFrame dans Azure Databricks
    • Les méthodes avancées de DataFrame dans Azure Databricks

Ingérer et charger des données dans le Data Warehouse

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

Transformation des données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines

  • Intégrer des données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
  • Transformer sans code et à l'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

Optimisation des performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse

  • Optimiser les performances des requêtes de Data Warehouse dans Azure Synapse Analytics
  • Comprendre les fonctionnalités de développement de Data Warehouse d'Azure Synapse Analytics

Analyser et optimiser le stockage de Data Warehouse

  • Analyser et optimiser le stockage de Data Warehouse 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
  • Configuration d'Azure Synapse Link avec Azure Cosmos DB
  • Interroger Azure Cosmos DB avec des pools :
    • Apache Spark
    • SQL sans serveur

Sécurité end-to-end avec Azure Synapse Analytics

  • Sécuriser un Data Warehouse 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 des flux en temps réel avec Stream Analytics

  • Mettre en place 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

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

  • Traiter le flux des données avec le flux structuré d'Azure Databricks

Créer des rapports à l'aide de l'intégration de Power BI avec Azure Synapse Analytics

Exécuter des processus de Machine Learning intégré dans Azure Synapse Analytics

Certification (en option)

  • Prévoir l'achat d'un voucher en supplément
  • Le passage de l'examen se fera (ultérieurement) dans un centre agréé Pearson Vue
  • L'examen (en anglais) s'effectuera en ligne

Modalités d’évaluation des acquis

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

Les + de la formation

Le support de cours et les Microsoft Labs Online sont en anglais.

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