Plan du cours

1.        Azure pour le Data Engineer

  • Expliquer l’évolution du monde des données
  • Faire une revue des services de la plateforme Azure Data
  • Identifier les tâches effectuées par un Data Engineer
  • Décrire les cas d’usage du cloud dans une étude de cas
  • Identifier l’évolution du monde des données
  • Déterminer les services de la plateforme Azure Data
  • Identifier les tâches à effectuer par un Data Engineer
  • Finaliser les livrables de data engineering

2.       Travailler avec le stockage des données

  • Choisir une approche de stockage de données dans Azure
  • Créer un compte de stockage Azure
  • Expliquer le stockage Data Lake d’Azure
  • Télécharger des données dans Azure Data Lake
  • Lab: Travailler avec le stockage des données
  • Choisir une approche de stockage de données dans Azure
  • Créer un compte de stockage
  • Expliquer le stockage Data Lake
  • Télécharger des données dans Data Lake Store

3.       Activer 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
  • Lab: Activer 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

4.       Construire des bases de données distribuées à l’échelle mondiale avec Cosmos DB

  • Créer une base de données Azure Cosmos DB conçue pour s’étendre
  • 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
  • Distribuer vos données à l’échelle mondiale avec Azure Cosmos DB
  • Lab: Construire des bases de données distribuées à l’échelle mondiale avec Cosmos DB
  • Créer une base de données Azure Cosmos DB
  • Insérer et interroger des données dans Azure Cosmos DB
  • Construire une application .Net Core pour Azure Cosmos DB en utilisant VS Code
  • Distribuer des données à l’échelle mondiale avec Azure Cosmos DB

5.       Travailler avec des magasins de données relationnels dans le cloud

  • Utiliser Azure SQL Database
  • Décrire Azure SQL Data Warehouse
  • Créer et interroger un Azure SQL Data Warehouse
  • Utiliser PolyBase pour charger des données dans Azure SQL Data Warehouse
  • Lab: Travailler avec des magasins de données relationnels dans le cloud
  • Utiliser Azure SQL Database
  • Décrire Azure SQL Data Warehouse
  • Créer et interroger un Azure SQL Data Warehouse
  • Utiliser PolyBase pour charger des données dans Azure SQL Data Warehouse

6.       Effectuer des analyses en temps réel avec Stream Analytics

  • Expliquer les flux de données et le traitement d’événements
  • Ingestion de données avec Event Hubs
  • Traitement de données avec des tâches Stream Analytics
  • Lab: Effectuer des analyses en temps réel avec Stream Analytics
  • Expliquer les flux de données et le traitement d’événements
  • Ingestion de données avec Event Hubs
  • Traitement de données avec des tâches Stream Analytics

7.       Orchestration du déplacement des données avec Azure Data Factory

  • Expliquer comment fonctionne Azure Data Factory
  • Composants d’Azure Data Factory
  • Azure Data Factory et Databricks
  • Lab: Orchestration du déplacement des données avec Azure Data Factory
  • Expliquer comment fonctionne Data Factory
  • Composants d’Azure Data Factory
  • Azure Data Factory et Databricks

8.       Sécurisation des plateformes de données Azure

  • Introduction à la sécurité
  • Composants clés de la sécurité
  • Sécuriser les comptes de stockage et Data Lake Storage
  • Sécuriser les magasins de données
  • Sécuriser les données en streaming
  • Lab: Sécurisation des plateformes de données Azure
  • Introduction à la sécurité
  • Composants clés de la sécurité
  • Sécuriser les comptes de stockage et Data Lake Storage
  • Sécuriser les magasins de données
  • Sécuriser les données en streaming

9.       Surveillance et dépannage du stockage et du traitement des données

  • Expliquer les capacités de surveillance disponibles
  • Dépanner les problèmes courants de stockage des données
  • Dépanner les problèmes courants de traitement des données
  • Gérer la reprise après sinistre
  • Lab: Surveillance et dépannage du stockage et du traitement des données
  • Expliquer les capacités de surveillance disponibles
  • Dépanner les problèmes courants de stockage des données
  • Dépanner les problèmes courants de traitement des données
  • Gérer la reprise après sinistre

Pré requis

  • Expérience avec l'analyse de données élémentaire (par exemple, Excel)
  • Une compréhension générale des concepts cloud (par exemple, AWS)

Publique visé

  • Ingénieurs de bases de données
  • Développeurs
 35 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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