Formation Microsoft Azure - Ingénierie de données
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Objectifs de la formation
Cette formation Microsoft Azure Ingénierie de données vous donne les connaissances et compétences nécessaires pour :
- 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 service
- Comprendre les considérations relatives à l'ingénierie des données
- Exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur
- Explorer, transformer et charger des données dans l'entrepôt de données à l'aide d'Apache Spark
- Effectuer l'exploration et la transformation des données dans Azure Databricks
- Ingérer et charger des données dans l'entrepôt de données
- Transformer les données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
- Intégrer les données des ordinateurs portables 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 dans l'entrepôt de données
- Prendre en charge le traitement analytique transactionnel hybride (HTAP) avec Azure Synapse Link
- Assurer la sécurité de bout en bout avec Azure Synapse Analytics
- Effectuer un traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics
- Créer une solution de traitement en continu avec Event Hubs et Azure Databricks
- Créer des rapports à l'aide de l'intégration Power BI avec Azure Synpase Analytics
- Exécuter des processus d'apprentissage automatiques intégrés dans Azure Synapse Analytics
| Tarif |
A partir de 2 690,00 € |
| Durée | 4 jours (28h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 690,00 € |
| Durée | 4 jours (28h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Cette formation Microsoft Azure Ingénierie de données vous permettra de découvrir les modèles et les pratiques d'ingénierie des données dans le cadre de solutions analytiques en temps réel et par lots utilisant les technologies de la plate-forme de données Azure.
Vous découvrirez les technologies de calcul et de stockage de base qui sont utilisées pour construire une solution analytique, et explorerez ensuite comment concevoir des couches de service analytiques et se concentrer sur les considérations d'ingénierie des données pour travailler avec des fichiers sources.
Vous apprendrez à explorer de manière interactive les données stockées dans des fichiers dans un lac de données, les différentes techniques d'ingestion qui peuvent être utilisées pour charger des données à l'aide de la fonctionnalité Apache Spark présente dans Azure Synapse Analytics ou Azure Databricks, ou comment ingérer à l'aide d'Azure Data Factory ou des pipelines Azure Synapse.
Vous aborderez également les différentes façons de transformer les données à l'aide des mêmes technologies que celles utilisées pourl'acquisition des données et apprendront à surveiller et à analyser les performances des systèmes analytiques afin d'optimiser les performances des charges de données ou des requêtes émises sur les systèmes.
Enfin, vous comprendrez l'importance de la mise en œuvre de la sécurité pour garantir la protection des données au repos ou en transit.
Programme
Explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d'ingénierie des données
Introduction à Azure Synapse AnalyticsDécrire 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 oeuvre la couche de service
Concevoir un schéma multidimensionnel pour optimiser les charges de travail analytiquesTransformation 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 SynapseInterroger 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 AnalyticsIngérer 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 DatabricksLire 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 AnalyticsIngestion 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 PipelinesTransformation 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 FactoryOptimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse
Optimiser les performances des requêtes d'entrepôt de données dans Azure Synapse AnalyticsComprendre 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 AnalyticsPrise 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 AnalyticsConfigurer 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 AnalyticsConfigurer 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 HubsTravailler 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 les données de streaming avec le streaming structuré Azure DatabricksCréer des rapports à l'aide de l'intégration de Power BI avec Azure Synapse Analytics
Créer des rapports avec Power BI à l'aide de son intégration avec Azure Synapse AnalyticsEffectuer des processus d'apprentissage automatique intégrés dans Azure Synapse Analytics
Utiliser le processus d'apprentissage automatique intégré dans Azure Synapse AnalyticsPrérequis
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