Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate (DP-203) - eLearning

Devenez un ingénieur de données compétent dans le cloud grâce à la formation « Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate (DP-203) ». Ce cours complet est conçu pour vous aider à créer, gérer et optimiser des solutions de données à l'aide des puissants services de données de Microsoft Azure.

Vous apprendrez à concevoir des architectures de données évolutives, à mettre en œuvre des solutions de stockage de données et à développer des pipelines de traitement de données à l'aide d'outils tels qu'Azure Data Lake, Azure Synapse Analytics et Azure Data Factory. Axé sur les applications concrètes, ce cours vous apporte les compétences pratiques nécessaires pour gérer des systèmes de données à grande échelle dans les environnements cloud modernes.

À la fin du programme, vous serez prêt à concevoir des solutions de données sécurisées, efficaces et hautement performantes, et à vous préparer en toute confiance à l'examen de certification DP-203.

Caractéristiques principales

• Cours et supports en anglais
• Niveau débutant à intermédiaire
• 23 heures de vidéos à la demande
• 12 évaluations notées automatiquement
• 6 exercices pratiques
• 4 devoirs complets
• 4 projets concrets
• Plus de 40 heures de temps d'étude recommandé
• 1 an d'accès à la plateforme d'apprentissage
• Certificat de fin de programme inclus

Acquis d'apprentissage

• Concevoir et mettre en œuvre des solutions de stockage de données évolutives sur Azure
• Construire et gérer des pipelines de données pour le traitement par lots et en temps réel
• Travailler avec Azure Data Lake, Synapse Analytics et Data Factory
• Mettre en œuvre des workflows de transformation et d'intégration des données
• Sécuriser et surveiller les systèmes de stockage et de traitement des données
• Optimiser les performances des données et résoudre les problèmes
• Appliquer les meilleures pratiques en ingénierie des données dans les environnements cloud
• Développer des solutions analytiques de bout en bout à l’aide des services Azure

Public cible

• Futurs ingénieurs de données
• Architectes de solutions cloud
• Développeurs et administrateurs Azure
• Professionnels des données en transition vers les plateformes cloud
• Professionnels DevOps et informatiques travaillant avec des systèmes de données
• Professionnels de la veille économique et de l’analyse

Prérequis

• Compréhension de base des formats de données tels que CSV et JSON
• Connaissances fondamentales des bases de données et des concepts de traitement des données
• Une familiarité avec les concepts du cloud computing est utile
• Expérience avec SQL ou les langages de programmation (facultative mais utile)

Contenu du cours

Introduction au cloud Azure et au profil d’ingénieur de données

• Comment créer un abonnement Azure
• Présentation du portail Azure
• Comment supprimer des ressources et définir un budget
• Comment le profil d’ingénieur de données a-t-il évolué
• Comprendre le rôle et les responsabilités de l’ingénieur de données
• Explorer les technologies de l’ingénieur de données

Stockage de données : magasins de données non relationnels

• Présentation des services de stockage Azure
• Démonstration : provisionnement d’un compte de stockage Azure
• Explorer les options de redondance des données
• Présentation du stockage de blobs Azure
• En savoir plus sur les niveaux d’accès au stockage Azure
• Présentation du stockage de tables Azure
• Présentation du stockage de files d’attente Azure
• Comprendre le stockage de partages de fichiers Azure
• Démonstration du stockage de partages de fichiers Azure
• Stockage sur disque Azure et démonstration
• Explorer Cosmos DB et ses différentes fonctionnalités
• Qu’est-ce qu’un lac de données ?
• Comment le Data Lake Gen 2 a évolué
• Azure Blob Storage vs Azure Data Lake
• Explorer les options de sécurité d'Azure Blob et de Data Lake
• Haute disponibilité vs reprise après sinistre
• Azure Storage - Options HA et DR
• Cosmos DB - Options HA et DR

Stockage de données - Bases de données relationnelles

• Introduction au module
• Fonctionnalités d'Azure SQL
• Explorer Azure SQL et ses différentes fonctionnalités
• Apprendre la différence entre l'architecture d'entrepôt traditionnelle et moderne
• Qu'est-ce que le service Synapse Analytics
• Démonstration : Créer un pool SQL dédié
• Démonstration : Connecter un pool SQL dédié à SSMS
• Démonstration : Créer un espace de travail Azure Synapse Analytics Studio
• Démonstration : Explorer Synapse Studio
• Démonstration : Créer un pool SQL dédié et un pool Spark
• Démonstration : Analyser des données à l'aide d'un pool SQL dédié
• Démonstration : Analyser des données à l'aide d'un notebook Apache Spark
• Démonstration : Analyser des données à l'aide d'un pool SQL sans serveur
• Démonstration : Data Factory depuis Synapse Analytics Studio
• Démonstration : Surveiller Synapse Studio
• Explorer Azure Synapse et ses différentes fonctionnalités
• Comprendre la mise à l'échelle d'Azure Data Warehouse
• Sauvegarde et restauration d'Azure SQL Data Warehouse
• Azure Database vs Azure Data Warehouse (Synapse Data Pool)
• Comment mettre en œuvre le masquage des données
• Apprendre à chiffrer les données au repos et en transit

Traitement par lots

• Explorer Azure Data Factory et ses fonctionnalités
• Qu'est-ce qu'Azure Databricks
• Aperçu de la démonstration
• Démonstration : provisionner Databricks, des clusters et un classeur
• Démonstration : monter un lac de données sur le DBFS de Databricks
• Démonstration : explorer, analyser, nettoyer, transformer et charger des données dans Databricks
• En savoir plus sur les bases de Spark
• Explorer les clusters Azure Databricks
• Autres composants importants d'Azure Databricks

Analyses en continu

• Introduction au module
• Qu'est-ce que le traitement d'événements en direct
• Présentation d'Azure Stream Analytics (configurer les entrées et les sorties)
• Introduction aux fonctions de fenêtrage
• Qu'est-ce qu'une fenêtre tournante ?
• Qu'est-ce qu'une fenêtre sautante ?
• Qu'est-ce qu'une fenêtre glissante ?
• Qu'est-ce qu'une fenêtre de session ?
• Démonstration : Traitement des entrées du stockage Blob
• Démonstration : Traitement des entrées de l'IOT Hub

Surveiller le stockage des données

• Introduction au service Azure Monitor
• Démonstration : Service Azure Monitor
• Mise en œuvre de la surveillance du stockage Blob et Data Lake
• Mise en œuvre de la surveillance d'Azure Synapse Analytics
• Mise en œuvre de la surveillance de Cosmos DB

Surveiller le traitement des données

• Surveiller les pipelines Data Factory
• Surveiller Data Factory : métriques, alertes et paramètres de diagnostic
• Surveiller Azure Databricks
• Surveiller Stream Analytics

Optimiser les solutions de données Azure

• Dépanner les goulots d'étranglement liés au partitionnement des données
• Optimiser le stockage Data Lake
• Optimiser Stream Analytics
• Optimiser Azure Synapse Analytics
• Gérer le cycle de vie des données

Conception d’une solution de données Azure

• Différents types de données
• Types de stockage de données
• Sélectionner Azure Store pour une application
• Architecture de la plateforme de données Azure
• Comprendre les RTO et RPO
• Scénarios – Conception d’une solution pour CosmosDB vs Data Lake vs Blob Storage
• Scénarios – Conception pour SQL Database vs entrepôt de données
• Concevoir des solutions de traitement par lots à l’aide de Data Factory et DataBricks
• Apprendre les méthodes d’ingestion de données
• Explorer le traitement en temps réel
• Concevoir et provisionner des ressources de calcul
• Explorer l'architecture Lambda
• Planifier des points de terminaison sécurisés (publics/privés)

FAQ

Y aura-t-il d'autres supports d'apprentissage en plus des vidéos à suivre à son rythme?

Absolument ! L'expérience d'apprentissage à la demande va au-delà des vidéos pour offrir un environnement d'apprentissage totalement immersif, comprenant :

• APPRENDRE : des quiz interactifs de révision et des études de cas concrets pour renforcer les concepts
• ÉVALUER : des évaluations diagnostiques, par module et finales pour suivre vos progrès
• S'EXERCER : des exercices pratiques avec des simulations concrètes et des Cloud Labs
• OBTENIR DES INFORMATIONS : des analyses et des rapports en temps réel mettant en évidence vos progrès d'apprentissage, vos difficultés et les domaines suggérés à revoir pour maîtriser les compétences clés

Puis-je suivre cette formation tout en travaillant à temps plein?

Oui ! Ce cours est conçu pour offrir une flexibilité maximale. Dispensé sous forme de cours en ligne à votre rythme, il vous permet d'apprendre et de vous perfectionner à votre convenance, ce qui facilite la conciliation avec votre emploi à temps plein.

En quoi consiste le cours Azure Data Engineer Associate (DP-203)?

Ce cours enseigne comment concevoir, créer et gérer des solutions de données sur Microsoft Azure, en mettant l'accent sur le stockage, le traitement et l'analyse.

Qu'apprendrai-je dans ce cours?

Vous apprendrez à créer des pipelines de données, à gérer des solutions de stockage, à traiter de grands ensembles de données et à mettre en œuvre des architectures de données sécurisées et évolutives sur Azure.

Ai-je besoin d'une expérience préalable d'Azure?

Des connaissances de base en matière de concepts de données et de bases de données sont recommandées, mais une expérience préalable d'Azure n'est pas obligatoire.

Ce cours est-il aligné sur la certification?

Oui, le cours est aligné sur l'examen de certification DP-203 et vous aide à vous y préparer efficacement.

Vais-je acquérir une expérience pratique?

Oui, le cours comprend des exercices pratiques et des scénarios concrets pour vous aider à mettre vos connaissances en application.

En quoi ce cours m'aide-t-il dans ma carrière?

Il vous dote de compétences très recherchées en ingénierie des données dans le cloud, vous préparant ainsi à des postes dans l'ingénierie des données, l'analyse et l'architecture cloud.