Dernière mise à jour le 29/05/2025

Microsoft Azure – Ingénierie de données

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : Systèmes et Réseaux
Filière : Cloud computing
Rubrique : Microsoft Azure
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

Savoir explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d'ingénierie des données dans Azure
Être capable de concevoir et mettre en oeuvre la couche de diffusion
Pouvoir comprendre les considérations d'ingénierie des données

Public visé

Professionnels des données, architectes de données et professionnels BI qui souhaitent en savoir plus sur l'ingénierie des données et la création de solutions analytiques à l'aide des technologies de plate-forme de données existantes sur Microsoft Azure Analystes de données et data scientists qui travaillent avec des solutions analytiques basées sur Microsoft Azure

Pré-requis

Avoir suivi les formations "Microsoft Azure - Notions fondamentales" (MSAZ900) et "Microsoft Azure - Principes fondamentaux des données" (MSDP900) ou connaissance du cloud computing et des concepts de base des données et avoir une expérience pratique avec des solutions de données

Programme

EXPLORER LES OPTIONS DE CALCUL ET DE STOCKAGE POUR LES CHARGES DE TRAVAIL D'INGÉNIERIE DES DONNÉES
Introduction à Azure Synapse Analytics
Décrire Azure Databricks
Introduction au stockage Azure Data Lake
Décrire l'architecture Delta Lake
Travailler avec des flux de données à l'aide d'Azure Stream Analytics  
 
CONCEVOIR ET METTRE EN OEUVRE LA COUCHE DE SERVICE
Concevoir un schéma multidimensionnel pour optimiser les charges de travail analytiques
Transformation sans code à grande échelle avec Azure Data Factory
Remplir les dimensions à évolution lente dans les pipelines Azure Synapse Analytics  
 
CONSIDÉRATIONS D'INGÉNIERIE DES DONNÉES POUR LES FICHIERS SOURCE
Concevoir un entrepôt de données moderne à l'aide d'Azure Synapse Analytics
Sécuriser un entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics  
 
EXÉCUTER DES REQUÊTES INTERACTIVES À L'AIDE DE POOLS SQL SANS SERVEUR AZURE SYNAPSE ANALYTICS
Découvrir les fonctionnalités des pools SQL sans serveur Azure Synapse
Interroger des données dans le lac à l'aide de pools SQL sans serveur Azure Synapse
Créer des objets de métadonnées dans des pools SQL sans serveur Azure Synapse
Sécuriser les données et gérer les utilisateurs dans les pools SQL sans serveur Azure Synapse  
 
EXPLORER, TRANSFORMER ET CHARGER DES DONNÉES DANS L'ENTREPÔT DE DONNÉES À L'AIDE D'APACHE SPARK
Comprendre l'ingénierie du Big Data avec Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
Ingérer des données avec des blocs-notes Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
Transformer les données avec DataFrames dans Apache Spark Pools dans Azure Synapse Analytics
Intégrer les pools SQL et Apache Spark dans Azure Synapse Analytics  
 
EXPLORATION ET TRANSFORMATION DES DONNÉES DANS AZURE DATABRICKS
Décrire Azure Databricks
Lire et écrire des données dans Azure Databricks
Utiliser des DataFrames dans Azure Databricks
Utiliser les méthodes avancées DataFrames dans Azure Databricks  
 
INGÉRER ET CHARGER DES DONNÉES DANS L'ENTREPÔT DE DONNÉES
Utiliser les meilleures pratiques de chargement de données dans Azure Synapse Analytics
Ingestion à l'échelle du pétaoctet avec Azure Data Factory  
 
TRANSFORMER LES DONNÉES AVEC AZURE DATA FACTORY OU AZURE SYNAPSE PIPELINES
Intégration de données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
Transformation sans code à grande échelle avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines  
 
ORCHESTRER LE MOUVEMENT ET LA TRANSFORMATION DES DONNÉES DANS AZURE SYNAPSE PIPELINES
Orchestrer le mouvement et la transformation des données dans Azure Data Factory  
 
OPTIMISER LES PERFORMANCES DES REQUÊTES AVEC DES POOLS SQL DÉDIÉS DANS AZURE SYNAPSE
Optimiser les performances des requêtes d'entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics
Comprendre les fonctionnalités pour les développeurs de l'entrepôt de données d'Azure Synapse Analytics  
 
ANALYSER ET OPTIMISER LE STOCKAGE DE L'ENTREPÔT DE DONNÉES
Analyser et optimiser le stockage de l'entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics  
 
PRISE EN CHARGE DU TRAITEMENT ANALYTIQUE TRANSACTIONNEL HYBRIDE (HTAP) AVEC AZURE SYNAPSE LINK
Concevoir un traitement transactionnel et analytique hybride à l'aide d'Azure Synapse Analytics
Configurer Azure Synapse Link avec Azure Cosmos DB
Interroger Azure Cosmos DB avec des pools Apache Spark
Interroger Azure Cosmos DB avec des pools SQL sans serveur  
 
SÉCURITÉ DE BOUT EN BOUT AVEC AZURE SYNAPSE ANALYTICS
Sécuriser un entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics
Configurer et gérer les secrets dans Azure Key Vault
Mettre en oeuvre des contrôles de conformité pour les données sensibles  
 
TRAITEMENT DE FLUX EN TEMPS RÉEL AVEC STREAM ANALYTICS
Activez une messagerie fiable pour les applications Big Data à l'aide d'Azure Event Hubs
Travailler avec des flux de données à l'aide d'Azure Stream Analytics
Ingérer des flux de données avec Azure Stream Analytics  
 
CRÉER UNE SOLUTION DE TRAITEMENT DE FLUX AVEC EVENT HUBS ET AZURE DATABRICKS
Traiter les données de streaming avec le streaming structuré Azure Databricks  
 
CRÉER DES RAPPORTS À L'AIDE DE L'INTÉGRATION DE POWER BI AVEC AZURE SYNAPSE ANALYTICS
Créer des rapports avec Power BI à l'aide de son intégration avec Azure Synapse Analytics  
 
EFFECTUER DES PROCESSUS D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE INTÉGRÉS DANS AZURE SYNAPSE ANALYTICS
Utiliser le processus d'apprentissage automatique intégré dans Azure Synapse Analytics
 

Modalités

Modalités : en présentiel, distanciel ou mixte . Toutes les formations sont en présentiel par défaut mais les salles sont équipées pour faire de l'hybride. – Horaires de 9H à 12H30 et de 14H à 17H30 soit 7H – Intra et Inter entreprise.
Pédagogie : essentiellement participative et ludique, centrée sur l’expérience, l’immersion et la mise en pratique. Alternance d’apports théoriques et d’outils pratiques.
Ressources techniques et pédagogiques : Support de formation au format PDF ou PPT Ordinateur, vidéoprojecteur, Tableau blanc, Visioconférence : Cisco Webex / Teams / Zoom.
Pendant la formation : mises en situation, autodiagnostics, travail individuel ou en sous-groupe sur des cas réels.

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel.
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation.
Assiduité : certificat de réalisation.
Validations des acquis : grille d'evalution  des acquis établie par le formateur en fin de formation.
Code de formation : MSDP203

Tarifs

Prix public : 2770
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
Le dispositif FNE-Formation.
L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
France Travail: sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information : contact@aston-institut.com

Lieux & Horaires

Durée : 28 heures
Délai d'accès : Jusqu'a 8 jours avant le début de la formation, sous condition d'un dossier d'insciption complet

Prochaines sessions

Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

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#Cloud #actioncollective #computing

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de mettre en oeuvre les services et outils d’AWS (Amazon Web Services) dans le cadre d’une ingénierie DevOps.   --> La formation vise l’acquisition des connaissances et compétences rattachées au cours officiel d’Ingénierie DevOps sur AWS (ou équivalent en cas d’évolution décidée par l’éditeur).   --> Ce cours s’inscrit dans le cursus de certification proposé par l’éditeur mais le passage de l’examen n’est pas compris dans la présente consultation Utiliser les pratiques et concepts principaux de la méthodologie DevOps;   Concevoir et mettre en place une infrastructure sur AWS, qui prend en charge un ou plusieurs projets de développement DevOps   Utiliser AWS CloudFormation et AWS OpsWorks pour déployer l'infrastructure nécessaire à la création d'environnements de développement, de test et de production pour un projet de développement logiciel Utiliser AWS CodeCommit et AWS CodeBuild pour découvrir l'éventail d'options permettant de mettre en place un environnement d'intégration continue (CI) sur AWS Utiliser AWS CodePipeline pour concevoir et mettre en oeuvre un pipeline d'intégration et de livraison continues (CI/CD) sur AWS Utiliser AWS CodeStar pour gérer toutes les activités de développement logiciel au même endroit Mettre en oeuvre plusieurs cas d'utilisation courants de déploiement continu (CD) à l'aide des technologies AWS, notamment le déploiement bleu/vert et les tests A/B   Faire la distinction entre les différentes technologies de déploiement d'applications disponibles sur AWS, notamment AWS CodeDeploy, AWS OpsWorks, AWS Elastic Beanstalk, Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) et Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), et décider laquelle correspond le mieux à un scénario donné Utiliser Amazon EC2 Systems Manager pour la gestion des correctifs   Exploiter le testing automatisé à différents stades d'un pipeline CI/CD Ajuster précisément les applications que vous envoyez sur AWS pour bénéficier de hautes performances et utiliser les outils et technologies AWS pour surveiller que votre application et votre environnement ne rencontrent aucun problème  

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