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Plan du cours

Module 1 : Entrepôts de données modernes et fondamentaux de l'intelligence d'affaires :

  • L'évolution du paysage des entrepôts de données (DW) et de l'intelligence d'affaires (BI)
  • Entrepôt de données natif du cloud (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Data Warehouse)
  • Architectures d'entrepôt de données modernes (architecture Lambda, architecture Kappa)
  • Concepts de modélisation des données (schéma en étoile, schéma en flocon)
  • Introduction à la méthodologie Data Vault (aperçu succinct)
  • Concepts clés de la BI : ETL/ELT, OLAP, DWH, gouvernance des données
  • Aperçu de la pile Microsoft BI : SQL Server (T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory, Power BI

Module 2 : ETL/ELT modernes avec SQL Server Integration Services (SSIS)

  • Composants principaux de SSIS (Services d'intégration, gestionnaires de connexions, flux de données, flux de contrôle)
  • Accès moderne aux données (ADO.NET, OLE DB, ODBC, tâche de script Python)
  • Intégration cloud (chargement/déchargement de données depuis/vers Azure Blob Storage, Azure SQL Database/DW, Azure Data Lake Storage Gen2)
  • Techniques de transformation des données (colonne dérivée, transformations de recherche, transformations d'agrégation, split conditionnel, composant script)
  • Gestion des mégadonnées dans SSIS (intégration avec Azure Databricks, PolyBase)
  • Gestion des erreurs, journalisation et débogage dans SSIS
  • Déploiement et planification (SQL Agent, livres de route d'automatisation Azure)

Module 3 : Création de modèles analytiques avec SQL Server Analysis Services (SSAS - Tabulaire)

  • Introduction au modèle tabulaire (par rapport au modèle multidimensionnel)
  • Fondamentaux du langage DAX (Expressions d'analyse de données) (contexte, calculs, agrégations)
  • Conception de modèles : relations, hiérarchies, perspectives, rôles, sécurité
  • Utilisation des fonctions d'intelligence temporelle dans DAX
  • Gestion et déploiement des modèles tabulaires (BIML, SSDT)
  • Optimisation des performances des modèles tabulaires SSAS

Module 4 : Analyse cloud avec Azure Analysis Services (AAS)

  • Introduction à Azure Analysis Services (AAS)
  • Options de déploiement AAS (PaaS - plan de service Azure App, instance de calcul dédiée)
  • Connexion aux bases de données Azure (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Database, Azure Analysis Services)
  • Création de modèles dans le cloud (en utilisant Azure Purview ou Azure Analysis Services Studio)
  • Mise à l'échelle et haute disponibilité avec AAS
  • Sécurité dans AAS (sécurité basée sur les rôles)

Module 5 : Interrogation et analyse des données avec T-SQL et DAX

  • T-SQL avancé pour l'analyse de données (CTE, fonctions fenêtrées, PIVOT/UNPIVOT, MERGE)
  • Plongée en profondeur dans DAX (contexte de ligne vs contexte de filtre, itérateurs, intelligence temporelle, indicateurs clés de performance, Q&A)
  • Combinaison de T-SQL et DAX (requêtes PolyBase, serveurs liés)
  • Utilisation de l'analyse améliorée par l'IA (services d'apprentissage automatique Azure Synapse Analytics)

Module 6 : Découverte et visualisation des données

  • Introduction à Power BI (connexion aux sources de données, éditeur de requêtes)
  • Création de visualisations efficaces (graphiques, diagrammes, cartes)
  • DAX pour Power BI (colonnes calculées, mesures)
  • Conception et mise en forme de rapports dans Power BI
  • Introduction à Azure Synapse Studio pour la BI

Module 7 : Révision du cours, concepts avancés et travaux pratiques

  • Modèles avancés de transformation des données (dimensions lentement changeantes, type 1/2)
  • Intégration des services de qualité des données (DQS) (aperçu)
  • Optimisation des performances et dépannage (Query Store, plans d'exécution)
  • Extension des capacités BI (Power Query, Power Automate)
  • Travaux pratiques couvrant des scénarios BI de bout en bout (ETL, création de modèles, rapports)

Pré requis

Connaissance de Windows, bases en SQL et en bases de données relationnelles.

 14 Heures

Nombre de participants


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