Plan du cours
1. Azure pour l'Ingénieur en Données
- Expliquer le monde évoluant des données
- Faire un tour d'horizon des services de la plateforme Azure Data
- Identifier les tâches effectuées par un Ingénieur en Données
- Descrire l'utilisation du cloud dans une étude de cas
- Identifier le monde évoluant des données
- Déterminer les services de la plateforme Azure Data
- Identifier les tâches à effectuer par un Ingénieur en Données
- Finaliser les livrables de l'ingénierie des données
2. Travailler avec le Stockage de Données
- Choisir une approche de stockage de données dans Azure
- Créer un Compte de Stockage Azure
- Expliquer le stockage Azure Data Lake
- Télécharger des données dans Azure Data Lake
- Laboratoire : Travailler avec le Stockage de 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
- Réaliser des transformations avec Azure Databricks
- Laboratoire : Activer la Science des Données en Équipe avec Azure Databricks
- Expliquer Azure Databricks
- Travailler avec Azure Databricks
- Lire des données avec Azure Databricks
- Réaliser des transformations avec Azure Databricks
4. Construire des Bases de Données Distribuées Globalement avec Cosmos DB
- Créer une base de données Azure Cosmos DB conçue pour l'évolutivité
- Insérer et interroger des données dans votre base de données Azure Cosmos DB
- Construire une application .NET Core pour Cosmos DB avec Visual Studio Code
- Distribuer vos données globalement avec Azure Cosmos DB
- Laboratoire : Construire des Bases de Données Distribuées Globalement 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 avec VS Code
- Distribuer les données globalement avec Azure Cosmos DB
5. Travailler avec des Bases de Données Relationnelles dans le Cloud
- Utiliser Azure SQL Database
- Description d'Azure SQL Data Warehouse
- Créer et interroger un Azure SQL Data Warehouse
- Utiliser PolyBase pour charger des données dans Azure SQL Data Warehouse
- Laboratoire : Travailler avec des Bases de Données Relationnelles dans le Cloud
- Utiliser Azure SQL Database
- Description d'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 Jobs Stream Analytics
- Laboratoire : 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 Jobs Stream Analytics
7. Orchestrer le Déplacement de Données avec Azure Data Factory
- Expliquer comment fonctionne Azure Data Factory
- Composants d'Azure Data Factory
- Azure Data Factory et Databricks
- Laboratoire : Orchestrer le Déplacement de Données avec Azure Data Factory
- Expliquer comment fonctionne Data Factory
- Composants d'Azure Data Factory
- Azure Data Factory et Databricks
8. Sécuriser les Plateformes de Données Azure
- Introduction à la sécurité
- Principaux composants de sécurité
- Sécuriser les Comptes de Stockage et Data Lake Storage
- Sécuriser les Bases de Données
- Sécuriser les Données en Flux
- Laboratoire : Sécuriser les Plateformes de Données Azure
- Introduction à la sécurité
- Principaux composants de sécurité
- Sécuriser les Comptes de Stockage et Data Lake Storage
- Sécuriser les Bases de Données
- Sécuriser les Données en Flux
9. Surveiller et Dépanner le Stockage et le Traitement de Données
- Expliquer les capacités de surveillance disponibles
- Dépanner les problèmes courants de stockage de données
- Dépanner les problèmes courants de traitement de données
- Gérer la reprise après sinistre
- Laboratoire : Surveiller et Dépanner le Stockage et le Traitement de Données
- Expliquer les capacités de surveillance disponibles
- Dépanner les problèmes courants de stockage de données
- Dépanner les problèmes courants de traitement de données
- Gérer la reprise après sinistre
Pré requis
- Expérience en analyse de données élémentaire (par exemple, Excel)
- Compréhension générale des concepts cloud (par exemple, AWS)
Audience
- Ingénieurs en bases de données
- Développeurs
Nos clients témoignent (4)
Des exemples pratiques nous ont permis de ressentir concrètement le fonctionnement du programme. De bonnes explications et une intégration efficace des concepts théoriques et de leur rapport aux applications pratiques.
Ian - Archeoworks Inc.
Formation - ArcGIS Fundamentals
Traduction automatique
Tous les sujets qu'il a abordés, y compris des exemples. Il a également expliqué comment ils sont utiles dans notre travail quotidien.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Formation - QGIS for Geographic Information System
Traduction automatique
J'ai vraiment apprécié la formation. J'ai trouvé que tous les modules étaient applicables aux problèmes que je tente de résoudre au travail. L'intégration de la formation avec des carnets Jupyter était vraiment impressionnante.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Formation - Python for Geographic Information System (GIS)
Traduction automatique
La chose que j'ai préférée lors de la formation était l'organisation et le lieu
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Formation - ArcGIS for Spatial Analysis
Traduction automatique