Plan du cours
1.   ; Azure pour l'ingénieur en données
- Expliquer l'évolution du monde des données
- Examiner les services de la Azure plateforme de données
- 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 Azure plateforme de données
- Identifier les tâches à accomplir par un ingénieur des données
- Finaliser les livrables de l'ingénierie des données
2.   ; Travailler avec le stockage des données
- Choisir une méthode de stockage des données en Azure
- Créer un Azure compte de stockage
- Expliquer le stockage dans le lac de données Azure
- Charger des données dans Azure Data Lake
- Lab : Travailler avec le stockage de données
- Choisir une approche de stockage de données dans Azure
- Créer un compte de stockage
- Expliquer le stockage dans le lac de données
- Télécharger les données dans le Data Lake Store
3.   ; Permettre la science des données en équipe avec Azure Databricks
- Expliquer Azure Databricks
- Travailler avec Azure Databricks
- Lire des données avec Azure Databricks
- Effectuer des transformations avec Azure Databricks
- Lab : Permettre la science des données en équipe avec Azure Databricks
- Expliquer Azure Databricks
- Travailler avec Azure Databricks
- Lire des données avec Azure Databricks
- Effectuer des transformations avec Azure Databricks
4. Construire des Database distribués à l'échelle mondiale avec Cosmos DB
- Créer une base de données Azure Cosmos DB évolutive
- Insérer et interroger des données dans votre base Azure Cosmos DB
- Créer une application .NET Core pour Cosmos DB dans Visual Studio Code (en anglais)
- Distribuer vos données à l'échelle mondiale avec Azure Cosmos DB
- Lab : Construire des bases de données mondialement distribuées 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 à l'échelle mondiale avec Azure Cosmos DB
5.   ; Travailler avec des magasins de données relationnelles dans le cloud
- Utiliser Azure SQL Database
- Décrire l'entrepôt de données SQL d'Azure
- Créer et interroger un entrepôt de données SQL Azure
- Utiliser PolyBase pour charger des données dans l'entrepôt de données SQL d'Azure
- Lab : Travailler avec des magasins de données relationnels dans le nuage
- Utiliser la base de données SQL d'Azure
- Décrire l'entrepôt de données SQL d'Azure
- Créer et interroger un entrepôt de données SQL d'Azure
- Utiliser PolyBase pour charger des données dans l'entrepôt de données SQL d'Azure
6.   ; Effectuer des analyses en temps réel avec Stream Analytics
- Expliquer les flux de données et le traitement des événements
- Ingestion de données avec Event Hubs
- Traitement des données avec les tâches d'analyse de flux
- Laboratoire : Analyse en temps réel avec Stream Analytics
- Expliquer les flux de données et le traitement des événements
- Ingestion de données avec Event Hubs
- Traitement des données avec les tâches d'analyse de flux
7.   ; Orchestrer le mouvement des données avec Azure Data Factory
- Expliquer le fonctionnement d'Azure Data Factory
- Composants d'Azure Data Factory
- Azure Data Factory et Databricks
- Lab : Orchestrer le mouvement des données avec Azure Data Factory
- Expliquer le fonctionnement d'Azure Data Factory
- Composants Azure Data Factory
- Azure Data Factory et Databricks
8.   ; Sécurisation Azure des plateformes de données
- Introduction à la sécurité
- Composants clés de la sécurité
- Sécurisation des comptes de stockage et du stockage du lac de données
- Sécurisation des magasins de données
- Sécurisation des données en continu
- Laboratoire : Sécurisation des Azure plateformes de données
- Introduction à la sécurité
- Composants clés de la sécurité
- Sécurisation des comptes de stockage et du stockage des lacs de données
- Sécurisation des magasins de données
- Sécurisation des données en continu
9.   ; Surveillance et dépannage du stockage et du traitement des données
- Expliquer les capacités de surveillance disponibles
- Résoudre les problèmes courants de stockage des données
- Résoudre les problèmes courants de traitement des données
- Gérer la reprise après sinistre
- Lab : 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
Nos Clients témoignent (6)
Rapide et efficace VM Azure et support au top
Tom Léonard - Civadis
Formation - Automated Monitoring with Zabbix
Dużo cierpliwości
Mateusz - WestWind Energy Polska Sp. z o.o.
Formation - ArcGIS for Spatial Analysis
Le formateur a adapté le matériel et le contenu à ce qu'il pensait être le mieux pour nous et il a réussi. La qualité de la formation était excellente.
Jorge Sanchez Hernandez - CSMART - Carnival
Formation - QGIS for Geographic Information System
Traduction automatique
Professionnel et très pratique, utile dans un travail quotidien
Jozefin Rékasi - SC Automobile Dacia SA
Formation - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Traduction automatique
Il a couvert les domaines qui m'intéressaient avant le cours : les relations entre les données, l'utilisation du script python. La connexion aux bases de données sera couverte dans le module avancé.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Formation - Introduction to Spotfire
Traduction automatique
I genuinely enjoyed the lots of labs and practices.