Plan du cours
1. Azure pour l'ingénieur de données
- Expliquer l'évolution du monde des données
- Explorer les services de la plateforme Azure Data
- Identifier les tâches effectuées par un ingénieur de données
- Décrire les cas d'utilisation 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 ingénieur de données
- Finaliser les livrables d'ingénierie des données
2. Travail avec le stockage des données
- Choisir une approche de stockage des données dans Azure
- Créer un compte de stockage Azure
- Expliquer le stockage Azure Data Lake
- Télécharger des données dans Azure Data Lake
- TP : Travailler avec le stockage des données
- Choisir une approche de stockage des données dans Azure
- Créer un compte de stockage
- Expliquer le stockage Data Lake
- Télécharger des données dans le magasin Data Lake
3. Permettre la science des données basée sur l'équipe avec Azure Databricks
- Expliquer Azure Databricks
- Travailler avec Azure Databricks
- Lire les données avec Azure Databricks
- Effectuer des transformations avec Azure Databricks
- TP : Permettre la science des données basée sur l'équipe avec Azure Databricks
- Expliquer Azure Databricks
- Travailler avec Azure Databricks
- Lire les données avec Azure Databricks
- Effectuer des transformations avec Azure Databricks
4. Construire des bases de données distribuées globalement avec Cosmos DB
- Créer une base de données Azure Cosmos DB évolutible
- 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 globalement avec Azure Cosmos DB
- TP : 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 en utilisant VS Code
- Distribuer des données globalement avec Azure Cosmos DB
5. Travailler avec des référentiels de données relationnelles dans le cloud
- Utiliser Azure SQL Database
- Décrire Azure SQL Data Warehouse
- Créer et interroger un entrepôt de données Azure SQL
- Utiliser PolyBase pour charger des données dans l'entrepôt de données Azure SQL
- TP : Travailler avec des référentiels de données relationnelles dans le cloud
- Utiliser Azure SQL Database
- Décrire Azure SQL Data Warehouse
- Créer et interroger un entrepôt de données Azure SQL
- Utiliser PolyBase pour charger des données dans l'entrepôt de données Azure SQL
6. Réaliser des analyses en temps réel avec Stream Analytics
- Expliquer les flux de données et le traitement des événements
- Collecte de données avec Event Hubs
- Traitement des données avec des jobs Stream Analytics
- TP : Réaliser des analyses en temps réel avec Stream Analytics
- Expliquer les flux de données et le traitement des événements
- Collecte de données avec Event Hubs
- Traitement des données avec des jobs Stream Analytics
7. Orchestration des mouvements de données avec Azure Data Factory
- Expliquer le fonctionnement d'Azure Data Factory
- Composants d'Azure Data Factory
- Azure Data Factory et Databricks
- TP : Orchestration des mouvements de données avec Azure Data Factory
- Expliquer le fonctionnement de 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
- Sécurisation des comptes de stockage et du stockage Data Lake
- Sécurisation des magasins de données
- Sécurisation des données de streaming
- TP : Sécurisation des plateformes de données Azure
- Introduction à la sécurité
- Composants clés de la sécurité
- Sécurisation des comptes de stockage et du stockage Data Lake
- Sécurisation des magasins de données
- Sécurisation des données de streaming
9. Surveillance et dépannage du stockage et du traitement des données
- Expliquer les capacités de surveillance disponibles
- Dépanner les problèmes courants de stockage de données
- Dépanner les problèmes courants de traitement des données
- Gérer la reprise après sinistre
- TP : Surveillance et dépannage du stockage et du traitement des données
- Expliquer les capacités de surveillance disponibles
- Dépanner les problèmes courants de stockage de données
- Dépanner les problèmes courants de traitement des données
- Gérer la reprise après sinistre
Pré requis
- Expérience en analyse de données élémentaires (par exemple, Excel)
- Une compréhension générale des concepts du cloud (par exemple, AWS)
Audience
- Ingénieurs de base de données
- Développeurs
Nos clients témoignent (2)
Faire de l'exercice
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Formation - QGIS for Geographic Information System
Traduction automatique
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