Formation Azure Data Factory: Data Integration and Management
Azure Data Factory (ADF) est un service d'intégration de données basé sur le cloud et fourni par Microsoft Azure. Il permet aux utilisateurs de créer, d'orchestrer et de gérer des pipelines de données qui déplacent et transforment des données provenant de diverses sources.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de données débutants qui souhaitent utiliser Azure Data Factory pour mettre en œuvre des solutions d'intégration de données évolutives et efficaces dans le cloud.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux et l'architecture de Azure Data Factory (ADF).
- Apprendre à créer, planifier et surveiller les pipelines de données.
- Intégrer diverses sources de données, effectuer des transformations de données et gérer les flux de données.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour la gestion des erreurs et l'optimisation des performances.
- Sécuriser et surveiller les pipelines de données pour les environnements de production.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à Azure Data Factory
- Vue d'ensemble de Azure Data Factory
- Concepts clés et architecture
- Cas d'utilisation et avantages de l'ADF
Mise en place de votre environnement ADF
- Créer et configurer une instance ADF
- Naviguer sur le portail Azure Data Factory
- Comprendre les runtimes d'intégration
Travailler avec des ensembles de données et des services liés
- Définir des ensembles de données et des services liés
- Se connecter à différentes sources de données
- Configurer l'authentification et les connexions sécurisées
Créer des pipelines de données
- Principes de base et composants des pipelines
- Créer des pipelines de données simples avec des activités
- Construire un pipeline pour le mouvement des données
Flux de données et transformation Activities
- Introduction au flux de données
- Activités de transformation des données
- Conception et exécution de transformations de flux de données
Planification et déclenchement des pipelines
- Planification de l'exécution des pipelines à l'aide de déclencheurs
- Utilisation de fenêtres déroulantes et de déclencheurs basés sur des événements
- Contrôler l'activité des pipelines et comprendre les journaux de sortie
Débogage et gestion des erreurs
- Débogage des pipelines et des flux de données
- Implémenter la gestion des erreurs et les mécanismes de réessai
- Ajouter la gestion des erreurs aux pipelines existants
Optimisation des performances
- Meilleures pratiques pour optimiser les pipelines de données
- Comprendre et configurer le parallélisme et le partitionnement
- Optimiser les performances des pipelines
Sécurité et surveillance
- Sécuriser ADF avec le contrôle d'accès et les permissions
- Mise en œuvre du cryptage des données et du transfert sécurisé des données
- Contrôler les pipelines de données avec des outils intégrés et des alertes
Scénarios avancés et intégration
- Intégrer ADF avec d'autres services Azure
- Gérer des scénarios d'intégration de données complexes
- Créer une solution d'intégration de données de bout en bout
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base des concepts de l'informatique en nuage
- Familiarité avec les processus d'intégration de données et d'ETL
Audience
- Ingénieurs de données
- Analystes de données
- Développeurs ETL
- Professionnels de l'informatique
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Comprendre les fondamentaux de l'architecture serverless.
- Configurer AWS Cloud9 pour le développement d'applications sans serveur.
- Développer, tester et déployer des applications sans serveur à l'aide de AWS Lambda.
- Intégrer AWS Lambda avec d'autres services AWS tels que API Gateway et S3.
- Optimiser les applications sans serveur pour la performance et la rentabilité.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer OpenFaas.
- Emballer n'importe quel binaire ou code en tant que fonction sans serveur sans codage répétitif de type " boilerplate ".
- Se découpler de AWS Lambda pour éviter l'enfermement.
- Déployer des fonctions événementielles sur un serveur sur site ou dans le cloud.
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14 HeuresCette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent développer des applications parallèles à l'aide de OpenMP.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre et utiliser la programmation parallèle avec Fortran en OpenMP.
- Calculer des fractales en parallèle pour rendre des pixels et des caractères multiples.
- Mettre en œuvre la programmation vectorielle avec les extensions SIMD pour les systèmes HPC.
- Ajouter des blocs parallèles pour spécifier le parallélisme de la mémoire partagée.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur dans France (sur place ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser Serverless Framework sur AWS et d'autres plateformes cloud pour créer et déployer des applications de microservices.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Configurer Serverless Framework pour travailler avec des services de calcul tels que AWS Lambda.
- Réduire la complexité et le coût du déploiement de microservices sur différentes plateformes cloud.
- Emettre et capturer des événements et exécuter des fonctions automatiquement.
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21 HeuresCette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux ingénieurs DevOps qui souhaitent utiliser une approche sans serveur pour créer des applications d'entreprise en Kubernetes.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et configurer le système Kubernetes pour commencer à développer avec une architecture sans serveur.
- Comprendre les concepts et les principes fondateurs des environnements sans serveur.
- Opérer les chaînes d'outils nécessaires au développement sans serveur et l'intégrer aux composants Kubernetes.
- Pratiquer leurs compétences dans Python langage de programmation et les appliquer pour mettre en œuvre  ; des systèmes sans serveur.
- Sécuriser les applications d'entreprise qui sont déployées par le biais d'un cadre sans serveur sur Kubernetes.
- Utiliser les méthodes modernes de cloud computing dans l'optimisation des flux de traitement des tâches DevOps.