DP-203

Avec cette formation, vous découvrirez 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 plateforme de données Azure (à savoir, les technologies de calcul et de stockage de base utilisées pour construire une solution analytique, concevoir des couches de service analytiques, se concentrer sur les considérations d'ingénierie des données pour travailler avec des fichiers sources, explorer de manière interactive les données stockées dans des fichiers du data lake...).

Se former à la DP-203 présente plusieurs avantages importants pour les professionnels des données:

1. Maîtrise de l'ingénierie des données sur Azure :  La formation permet d'acquérir des compétences approfondies pour concevoir, développer et optimiser des solutions de données dans le cloud Azure.

2. Certification reconnue :  La formation prépare à l'examen de certification DP-203, permettant d'obtenir le titre de Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate.

3. Expertise en technologies Azure: Les professionnels certifiés DP-203 maîtrisent des outils comme Azure Synapse Analytics, Data Factory et Databricks pour transformer et analyser les données efficacement.

4. Opportunités professionnelles accrues : La certification DP-203 est très recherchée par les employeurs, ce qui élargit les perspectives d'emploi dans le domaine du cloud computing et de l'ingénierie des données.

5. Compétences pratiques :  La formation couvre des aspects essentiels tels que la conception de pipelines de données, l'utilisation des services Azure pour le stockage et le traitement des données, ainsi que la sécurisation et l'optimisation des solutions de données.

6. Adaptation aux besoins des entreprises : L'obtention de la certification DP-203 atteste officiellement des compétences en Data Engineering et de la maîtrise de Microsoft Azure, ce qui est reconnu par les entreprises.

A l'issue de cette formation, le participant sera en mesure 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

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.

Azure : Principes fondamentaux sur les données ou avoir une connaissance du cloud computing et des concepts de base des données et avoir une expérience pratique avec des solutions de données.

Module 01 : 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

Module 02 : 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

Module 03 : 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.

Module 04 : 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

Module 05 : 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

Module 06 : Transformer les données avez Azure Data Factory ou Azure SYnpse 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

Module 07 : Orchestrer le mouvement et la transformation des données dans Azure Synapse Pipelines

Module 08 : Sécurité de bout en bout avez 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

Module 09 : 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

Module 10 : Traitement de flux en teps réel avec Stream Analytics

• Utiliser des flux de données à l’aide d’Azure Stream Analytics

• Ingérer des flux de données avec Azure Stream Analytics

• Activer une messagerie fiable pour les applications Big Data à l’aide d’Azure Event Hubs

Module 11 : Créer une solution de traitement de flux avec Event Hubs et Azure Databricks

• Traiter les données de streaming avec le streaming structuré Azure Databricks

• 1 poste de travail par stagiaire

• Remise d'une documentation pédagogique papier ou numérique pendant la formation

• 50% de théorie, de réflexions et de retours d'expérience sous forme d'un power point

• 50% de pratique sous forme d'ateliers

• Pour toute demande de formation en intra-entreprise, merci de prendre contact directement auprès de formation@expaceo.com

Les modalités d'évaluation de la formation DP-203 incluent une auto-évaluation des acquis par les stagiaires, leur permettant de mesurer leur compréhension des concepts abordés. À l'issue de la formation, chaque participant reçoit une attestation de fin de stage, certifiant leur participation et les compétences acquises durant le cursus.