• Classe à distance - Prix public HT : 1 330 €


Les tarifs indiqués sont valables par personne

Résumé

Dans ce cours, les participants intégreront diverses technologies de plate-forme de données à des solutions conformes aux exigences commerciales et techniques, notamment des scénarios de données sur site, en cloud et hybrides intégrant des données relationnelles et non SQL. Ils apprendront également à traiter les données à l’aide de toute une gamme de technologies et de langages, à la fois pour la transmission en continu et pour les données en mode batch.

Les participants exploreront également les moyens de mettre en œuvre la sécurité des données, notamment l’authentification, l’autorisation, les stratégies et normes de données. Ils définiront et mettront également en œuvre une surveillance de la solution de données pour les activités de stockage et de traitement de données. Enfin, ils vont gérer et dépanner les solutions de données Azure, notamment l’optimisation et la reprise après sinistre des solutions Big Data, de traitement par lots et de transmission en continu des données.

 

A qui s’adresse ce cours ?

Ce cours s’adresse principalement aux professionnels des données, aux architectes de données et aux spécialistes de l’intelligence d’affaires qui souhaitent en savoir plus sur les technologies de plate-forme de données existantes sur Microsoft Azure.
 
Ce cours s’adresse en premier lieu aux personnes développant des applications fournissant du contenu à partir des technologies de plate-forme de données existantes sur Microsoft Azure.

Cette formation est offerte en français ou en anglais (EN). Notez que le matériel didactique officiel est disponible en anglais seulement.

 

Pré-requis

En plus de leur expérience professionnelle, les participants qui suiveront cette formation doivent avoir des connaissances techniques équivalentes au cours suivant:
  • Introduction à Microsoft Azure pour les professionnels (10979)
 

Déroulement du cours

Module 1: Azure pour l’ingénieur de données
 
Ce module explore l’évolution du monde des données et la manière dont les technologies de plate-forme de données en nuage offrent aux entreprises de nouvelles possibilités d’explorer leurs données de différentes manières. Le participant obtiendra un aperçu des différentes technologies de plate-forme de données disponibles et de la façon dont le rôle et les responsabilités des ingénieurs de données ont évolué pour fonctionner dans ce nouveau monde au profit de l’organisation.
 
Leçon
  • Expliquer le monde en évolution des données
  • Enquêter sur les services dans la plateforme de données Azure
  • Identifier les tâches effectuées par un ingénieur de données
  • Décrire les cas d’utilisation du cloud dans une étude de cas
Lab: Azure pour l’ingénieur de données
  • Identifier le monde en évolution des données
  • Déterminer les services de la plateforme de données Azure
  • Identifier les tâches à effectuer par un ingénieur de données
  • Finaliser les livrables d’ingénierie de données
À la fin de ce module, les participants seront en mesure de:
  • Expliquer le monde en évolution des données
  • Enquêter sur les services dans la plateforme de données Azure
  • Identifier les tâches effectuées par un ingénieur de données
  • Décrire les cas d’utilisation du cloud dans une étude de cas
 
Module 2: Travailler avec le stockage de données
 
Ce module explique les différentes manières de stocker des données dans Azure. Le participant apprendra les bases de la gestion du stockage dans Azure, comment créer un compte de stockage et comment choisir le bon modèle pour les données que vous souhaitez stocker dans le cloud. Ils comprendront également comment le stockage de données dans le lac de données peut être créé pour prendre en charge une grande variété de solutions d’analyse de données volumineuses avec un minimum d’effort.
 
Leçon
  • Choisir une approche de stockage de données dans Azure
  • Créer un compte Azure Storage
  • Expliquer le stockage Azure Data Lake
  • Télécharger des données dans Azure Data Lake
 
Lab: Travailler avec le stockage de données
  • Choisir une approche de stockage de données dans Azure
  • Créer un compte de stockage
  • Expliquer le stockage du lac de données
  • Télécharger des données dans Data Lake Store
 
À la fin de ce module, les participants seront en mesure de:
  • Choisir une approche de stockage de données dans Azure
  • Créer un compte Azure Storage
  • Expliquer le stockage Azure Data Lake
  • Télécharger des données dans Azure Data Lake
 
Module 3: Activation de la science des données en équipe avec Azure Databricks
 
Ce module présente les participants à Azure Databricks et explique comment un ingénieur de données l’utilise pour permettre à une organisation de réaliser des projets Team Data Science. Ils apprendront les bases des cahiers Azure Databricks et Apache Spark; comment provisionner le service et les espaces de travail et apprendre à effectuer des tâches de préparation de données pouvant contribuer au projet de science des données.
 
Leçon
  • Expliquer Azure Databricks
  • Travailler avec Azure Databricks
  • Lire des données avec Azure Databricks
  • Effectuer des transformations avec Azure Databricks
 
Lab: Activation de la science des données en équipe avec Azure Databricks
  • Expliquer Azure Databricks
  • Travailler avec Azure Databricks
  • Lire des données avec Azure Databricks
  • Effectuer des transformations avec Azure Databricks
 
À la fin de ce module, les participants seront en mesure de:
  • Expliquer Azure Databricks
  • Travailler avec Azure Databricks
  • Lire des données avec Azure Databricks
  • Effectuer des transformations avec Azure Databricks
Module 4: Création de bases de données distribuées à l’échelle mondiale avec la base de données Cosmos
 
Dans ce module, les stagiaires vont apprendre à travailler avec des données NoSQL avec Azure Cosmos DB. Ils apprendront comment mettre en place le service et comment charger et interroger des données dans le service à l’aide d’extensions de code Visual Studio et du SDK Azure Cosmos DB .NET Core. Ils apprendront également comment configurer les options de disponibilité afin que les utilisateurs puissent accéder aux données de partout dans le monde.
 
Leçon
  • Créer une base de données Azure Cosmos DB construite à l’échelle
  • Insérer et interroger des données dans votre base de données Azure Cosmos DB
  • Construire une application .NET Core pour Cosmos DB dans Visual Studio Code
  • Distribuez vos données dans le monde entier avec Azure Cosmos DB
Lab: Création de bases de données distribuées à l’échelle mondiale avec la base de données Cosmos
  • Créer une base de données Azure Cosmos
  • Insérer et interroger des données dans Azure Cosmos DB
  • Construire une application .Net Core pour Azure Cosmos DB à l’aide de VS Code
  • Distribuer des données globalement avec Azure Cosmos DB
À la fin de ce module, les participants seront en mesure de:
  • Créer une base de données Azure Cosmos DB construite à l’échelle
  • Insérer et interroger des données dans votre base de données Azure Cosmos DB
  • Construire une application .NET Core pour Azure Cosmos DB dans Visual Studio Code
  • Distribuer des données dans le monde entier avec Azure Cosmos DB
Module 5: Utilisation de magasins de données relationnelles dans le cloud
 
Dans ce module, les stagiaires exploreront les options de la plateforme de données relationnelles Azure, notamment Base de données SQL et SQL Data Warehouse. LE participant sera en mesure d’expliquer pourquoi il choisirait un service plutôt qu’un autre et comment mettre en place, connecter et gérer chacun de ces services.
 
Leçon
  • Utiliser la base de données SQL Azure
  • Décrire l’entrepôt de données SQL Azure
  • Création et interrogation d’un entrepôt de données Azure SQL
  • Utiliser PolyBase pour charger des données dans Azure SQL Data Warehouse
Lab: Utilisation de magasins de données relationnelles dans le cloud
  • Utiliser la base de données SQL Azure
  • Décrire l’entrepôt de données SQL Azure
  • Création et interrogation d’un entrepôt de données Azure SQL
  • Utiliser PolyBase pour charger des données dans Azure SQL Data Warehouse
À la fin de ce module, les participants seront en mesure de:
 
  • Utiliser la base de données SQL Azure
  • Décrire Azure Data Warehouse
  • Création et interrogation d’un entrepôt de données Azure SQL
  • Utilisation de PolyBase pour charger des données dans Azure SQL Data Warehouse
Module 6: Analyses en temps réel avec Stream Analytics
 
Dans ce module, les stagiaires découvriront les concepts de traitement des événements et de transmission en continu des données, ainsi que leur application à Event Hubs et Azure Stream Analytics. Les participants vont ensuite configurer un travail d’analyse de flux pour diffuser des données et apprendre à interroger les données entrantes pour effectuer une analyse des données. Enfin, vous apprendrez à gérer et à surveiller les travaux en cours.
 

Leçon

  • Expliquer les flux de données et le traitement des événements
  • Ingestion de données avec Event Hubs
  • Traitement de données avec des travaux Stream Analytics
Atelier: Analyses en temps réel avec Stream Analytics
  • Expliquer les flux de données et le traitement des événements
  • Ingestion de données avec Event Hubs
  • Traitement de données avec des travaux Stream Analytics
À la fin de ce module, les participants seront en mesure de:
  • Expliquer les flux de données et le traitement des événements
  • Ingestion de données avec Event Hubs
  • Traitement de données avec des travaux Stream Analytics
Module 7: Orchestrer le mouvement de données avec Azure Data Factory
 
Dans ce module, les stagiaires découvriront comment Azure Data Factory peut être utilisé pour orchestrer le transfert et la transformation de données à partir d’un large éventail de technologies de plate-forme de données. Ils seront en mesure d’expliquer les capacités de la technologie et de mettre en place un pipeline de données de bout en bout qui ingère et transforme les données.
 
Leçon
  • Expliquer le fonctionnement d’Azure Data Factory.
  • Composants Azure Data Factory
  • Azure Data Factory et Databricks
Lab: Orchestrer le mouvement de données avec Azure Data Factory
  • Expliquer le fonctionnement de Data Factory
  • Composants Azure Data Factory
  • Azure Data Factory et Databricks
À la fin de ce module, les participants seront en mesure de:
  • Azure Data Factory et Databricks
  • Composants Azure Data Factory
  • Expliquer le fonctionnement d’Azure Data Factory.
Module 8: Sécurisation des plateformes de données Azure
 
Dans ce module, les stagiaires découvriront comment Azure fournit un modèle de sécurité multicouche pour protéger vos données. Les participants exploreront les possibilités en matière de sécurité allant de la configuration de réseaux sécurisés et de clés d’accès à la définition des autorisations, en passant par la surveillance de plusieurs magasins de données.
 
Leçon
  • Une introduction à la sécurité
  • Composants de sécurité clés
  • Sécurisation des comptes de stockage et du stockage de Data Lake
  • Sécuriser les magasins de données
  • Sécuriser les données en streaming
Atelier: Sécurisation des plateformes de données Azure
  • Une introduction à la sécurité
  • Composants de sécurité clés
  • Sécurisation des comptes de stockage et du stockage de Data Lake
  • Sécuriser les magasins de données
  • Sécuriser les données en streaming
À la fin de ce module, les participants seront en mesure de:
 
  • Une introduction à la sécurité
  • Composants de sécurité clés
  • Sécurisation des comptes de stockage et du stockage de Data Lake
  • Sécuriser les magasins de données
  • Sécuriser les données en streaming
Module 9: Surveillance et dépannage du stockage et du traitement des données
 
Dans ce module, le participant obtiendra un aperçu de la gamme des fonctionnalités de surveillance disponibles pour fournir un soutien opérationnel en cas de problème avec une architecture de plate-forme de données. Ils exploreront les problèmes courants de stockage et de traitement des données. Enfin, les options de reprise après sinistre sont révélées pour assurer la continuité des activités.
 
Leçon
  • Expliquer les capacités de surveillance disponibles
  • Résoudre les problèmes courants de stockage de données
  • Résoudre les problèmes de traitement de données courants
  • Gérer la reprise après sinistre
Lab: Surveillance et dépannage du stockage et du traitement des données
  • Expliquer les capacités de surveillance disponibles
  • Résoudre les problèmes courants de stockage de données
  • Résoudre les problèmes de traitement de données courants
  • Gérer la reprise après sinistre
À la fin de ce module, les participants seront en mesure de:
  • Expliquer les capacités de surveillance disponibles
  • Résoudre les problèmes courants de stockage de données
  • Résoudre les problèmes de traitement de données courants
  • Gérer la reprise après sinistre

 

Certification

Néant.

Evaluation

  • Un contrôle de validation des acquis est effectué tout au long de la formation
  • A l’issue de la formation, chaque participant est invité à répondre à un questionnaire individuel d’évaluation pour exprimer son avis sur la formation suivie
  • Un questionnaire d’évaluation à froid est envoyé aux stagiaires à +90 jours

Vous souhaitez des informations, contactez-nous via notre formulaire.