Formation Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203T00).
Score de satisfaction : 4.62/5
Durée :
4 jours
11/03/2025 à Distance
numero vert : 0805 950 800 (service et appel gratuits)
à partir de
2600 €HT

Référence :
SF34135
Durée :
4 jours

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Ce stage comprend
 28 heures de formation
Support de cours numérique
Pauses et snacks à volonté
Prise en charge OPCO possible

Formation Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203T00).

Devenez expert en gestion d'infrastructures SQL Server et maîtrisez les dernières technologies avec notre formation certifiante de 4 jours !

Notre formation offre aux professionnels de l'IT les compétences nécessaires à la gestion d'infrastructures SQL Server, que ce soit dans le cloud, sur site, ou pour des bases de données relationnelles hybrides avec les solutions PaaS de Microsoft. De plus, elle est idéale pour les développeurs d'applications souhaitant exploiter pleinement le potentiel des bases de données SQL pour offrir un contenu dynamique et performant. Maîtrisez l'administration et l'optimisation des bases de données SQL avec les technologies les plus avancées en nous rejoignant dès maintenant ! De plus, notre formation prépare à la certification Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate.

Objectifs pédagogiques.

1Explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d'ingénierie des données dans Azure.

2Concevoir et mettre en œuvre la couche de diffusion.

3Comprendre les considérations d'ingénierie des données.

4Exécuter des requêtes interactives avec des pools SQL sans serveur.

5Explorer, transformer et charger des données dans l'entrepôt de données avec Apache Spark.

6Intégrer et charger des données dans l'entrepôt de données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines.

7Optimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse.

8Assurer la sécurité de bout en bout et effectuer un traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics et Azure Databricks.

Prérequis : Avoir suivi les formations "Microsoft Azure - Notions fondamentales" et "Microsoft Azure - Principes fondamentaux des données".Ou connaissance du cloud computing, des concepts de base des données et une expérience pratique avec des solutions de données.
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Programme de formation Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203T00).

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

Concevoir et mettre en œuvre la couche de service

Concevoir un schéma multidimensionnel pour optimiser les charges de travail analytiques
Transformation 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 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

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 Analytics
Ingérer 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 Databricks
Lire 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 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

Optimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse

Optimiser les performances des requêtes d’entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics
Comprendre 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 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
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

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

Traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics

Activez 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 les données de streaming avec le streaming structuré Azure Databricks

Créer 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 Analytics

Effectuer des processus d’apprentissage automatique intégrés dans Azure Synapse Analytics

Utiliser le processus d’apprentissage automatique intégré dans Azure Synapse Analytics

Notre charte qualité et éthique.

A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.

Amandine de Sparks
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