Ingénierie des données sur Microsoft Azure (DP-203T00)
Plan de formation
Module 1: Présentation de l’engineering données dans Azure
- Qu’est-ce que l’engineering données?
- Concepts importants de l’engineering données
- Engineering données dans Microsoft Azure
Module 2: Présentation d’Azure Data Lake Storage Gen2
- Comprendre Azure Data Lake Storage Gen2
- Activer Azure Data Lake Storage Gen2 dans Stockage Azure
- Comparer Azure Data Lake Store et le stockage Blob Azure
- Comprendre les phases du traitement du Big Data
- Utiliser Azure Data Lake Storage Gen2 dans les charges de travail d’analytique données
Module 3: Présentation d’Azure Synapse Analytics
- Ce qu’est Azure Synapse Analytics.
- Comment fonctionne Azure Synapse Analytics?
- Quand utiliser Azure Synapse Analytics
Module 4: Utiliser un pool SQL serverless Azure Synapse pour interroger des fichiers dans un lac de données
- Comprendre les fonctionnalités des pools SQL serverless Azure Synapse et les cas d’usage
- Interroger des fichiers avec un pool SQL serverless
- Créer des objets de base de données externes
Module 5: Utiliser des pools SQL serverless Azure Synapse pour transformer des données dans un lac de données
- Transformer des fichiers de données avec l’instruction CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT
- Encapsuler les transformations de données dans une procédure stockée
- Inclure une procédure stockée de transformation de données dans un pipeline
Module 6: Créer une base de données lake dans Azure Synapse Analytics
- Comprendre les concepts de base de données lake
- Explorer les modèles de base de données
- Créer une base de données de lac
- Utiliser une base de données lake
Module 7: Analyser des données avec Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
- Découvrir Apache Spark
- Utiliser Spark dans Azure Synapse Analytics
- Analyser les données avec Spark
- Visualiser les données avec Spark
Module 8: Configurer des ressources avec des modèles Azure Resource Manager
- Modifier et enregistrer des dataframes
- Partitionner des fichiers de données
- Transformer des données avec SQL
Module 9: Utiliser Delta Lake dans Azure Synapse Analytics
- Comprendre Delta Lake
- Créer des tables Delta Lake
- Créer des tables de catalogue
- Utiliser Delta Lake avec des données de diffusion en continu
- Utiliser Delta Lake dans un pool SQL
Module 10: Analyser les données dans un entrepôt de données relationnelles
- Concevoir un schéma d’entrepôt de données
- Création de tables d’entrepôt de données
- Charger des tables d’entrepôt de données
- Interroger un entrepôt de données
Module 11: Charger des données dans un entrepôt de données relationnel
- Charger des tables de mise en lots
- Charger des tables de mise en lots
- Charger des tables de dimension de temps
- Charger des dimensions variables à évolution lente
- Charger des tables de faits
- Effectuer l’optimisation postchargement
Module 12: Créer un pipeline de données dans Azure Synapse Analytics
- Comprendre les pipelines dans Azure Synapse Analytics
- Créer un pipeline dans Azure Synapse Studio
- Définir des flux de données
- Exécuter un pipeline
Module 13: Utiliser des notebooks Spark dans un pipeline Azure Synapse
- Présentation des notebooks et des pipelines Synapse
- Utiliser une activité de notebook Synapse dans un pipeline
- Utiliser les paramètres dans un notebook
Module 14: Planifier un traitement transactionnel et analytique hybride avec Azure Synapse Analytics
- Comprendre les modèles de traitement transactionnel et analytique hybride
- Décrire Azure Synapse Link
Module 15: Implémenter Azure Synapse Link avec Azure Cosmos DB
- Activer le compte Cosmos DB pour utiliser Azure Synapse Link
- Créer un conteneur avec le magasin analytique activé
- Créer un service lié pour Cosmos DB
- Interroger des données Cosmos DB avec Spark
- Interroger Cosmos DB avec Synapse SQL
Module 16: Implémenter Azure Synapse Link pour SQL
- Qu’est-ce qu’Azure Synapse Link pour SQL?
- Configurer Azure Synapse Link pour Azure SQL Database
- Configurer Azure Synapse Link pour SQL Server 2022
Module 17: Bien démarrer avec Azure Stream Analytics
- Comprendre les flux de données
- Comprendre le traitement des événements
- Comprendre les fonctions de fenêtre
Module 18: Ingérer des données de streaming à l’aide d’Azure Stream Analytics et Azure Synapse Analytics
- Scénarios d’ingestion de flux
- Configurer les entrées et les sorties
- Définir une requête pour sélectionner, filtrer et agréger des données
- Exécuter une tâche pour ingérer des données
Module 19: Visualiser des données en temps réel avec Azure Stream Analytics et Power BI
- Utiliser une sortie Power BI dans Azure Stream Analytics
- Créer une requête pour la visualisation en temps réel
- Créer des visualisations de données en temps réel dans Power BI
Module 20: Présentation de Microsoft Purview
- Qu’est-ce que Microsoft Purview?
- Comment Microsoft Purview fonctionne
- Quand utiliser Microsoft Purview
Module 21: Intégrer Microsoft Purview et Azure Synapse Analytics
- Cataloguer les ressources de données Azure Synapse Analytics dans Microsoft Purview
- Connecter Azure Purview à un espace de travail Azure Synapse Analytics
- Rechercher dans un catalogue Purview dans Synapse Studio
- Suivre la traçabilité des données dans les pipelines
Module 22: Explorer Azure Databricks
- Bien démarrer avec Azure Databricks
- Identifier les charges de travail Azure Databricks
- Comprendre les concepts clés
Module 23: Utiliser Apache Spark dans Azure Databricks
- Découvrir Spark
- Créer un cluster Spark
- Utiliser Spark dans les notebooks
- Utiliser Spark pour travailler avec des fichiers de données
- Visualiser les données
Module 24: Exécuter des notebooks Azure Databricks avec Azure Data Factory
- Comprendre les notebooks Azure Databricks et les pipelines
- Créer un service lié pour Azure Databricks
- Utiliser une activité Notebook dans un pipeline
- Utiliser les paramètres dans un notebook
La littérature et les diapositives de présentation en classe sont en langue française. L’environnement de laboratoire technique incluant les étapes de configuration est disponible en anglais.
Connaissances pré-requises recommandées
Les étudiants devraient posséder une connaissance du cloud computing et des concepts de données de base et une expérience professionnelle avec des solutions de données ou avoir suivi la formation Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP900).
Titre de compétences et certification
Caractéristiques de l’examen
- Code: DP-203
- Titre: Technologies de sécurité Microsoft Azure
- Durée: 130 minutes
- Nombre de questions: 40 à 60
- Format de questions: À choix multiples, à réponses multiples, basé sur des scénarios
- Note de passage: 700 de 1000
- Coût: 0$ (inclus dans votre formation)
Sujets de l’examen
- Concevoir et implémenter le stockage des données
- Développer le traitement des données
- Sécuriser, superviser et optimiser le stockage des données et le traitement des données
Consulter tous les détails de l’examen sur Microsoft Learn >>
Article/rédaction Eccentrix Corner
Comprendre le DP-203 : Un aperçu complet
DP-203, également connue sous le nom de certification Azure Data Engineer Associate, est une certification cruciale qui évalue la capacité d’un individu à concevoir, mettre en œuvre et maintenir des solutions de données à l’aide des services Azure. Elle vise à évaluer les compétences liées aux principes de l’ingénierie des données, aux services de données Azure et à la mise en œuvre de solutions de stockage de données.
Détails de l'examen DP-203 et préparation
L’examen DP-203 couvre divers sujets liés aux principes de l’ingénierie des données, aux solutions de stockage de données, au traitement des données et aux implémentations de sécurité au sein de l’écosystème Azure. Les aspirants peuvent se préparer en utilisant une variété de ressources, notamment des guides d’étude officiels, des laboratoires pratiques, des tests pratiques et des cours spécialisés disponibles sur la plateforme officielle Microsoft Learn.
Pour ceux recherchant des fichiers d’examen DP-203, il est essentiel de faire preuve de prudence et de privilégier des ressources authentiques conformes au programme DP-203 pour une préparation efficace.
DP-203 vs DP-100
Alors que DP-100 se concentre sur la conception et la mise en œuvre de solutions de science des données, DP-203 se concentre sur les solutions d’ingénierie des données au sein d’Azure. Chaque certification répond à des rôles et des compétences différents dans le paysage des données Azure.
Conclusion
La certification Azure Data Engineer DP-203 valide l’expertise dans la mise en œuvre de solutions d’ingénierie des données robustes sur Azure, ouvrant ainsi la porte à diverses opportunités de carrière. En utilisant des ressources, en se préparant avec rigueur et en maîtrisant le paysage de l’ingénierie des données d’Azure, les aspirants peuvent se propulser dans le domaine dynamique de l’ingénierie des données Azure.
Lancez-vous dès aujourd’hui dans votre parcours DP-203, embrassez les défis et renforcez votre expertise dans le domaine de l’ingénierie des données Azure !
Questions fréquentes sur DP-203 (FAQ)
Qu'est-ce que la certification DP-203?
La certification DP-203, Azure Data Engineer Associate, valide l’expertise d’un individu dans la conception et la mise en œuvre de solutions d’ingénierie des données sur Microsoft Azure. Elle évalue les compétences liées au stockage des données, au traitement, à la sécurité et aux principes de l’ingénierie des données en utilisant les services Azure.
L'examen DP-203 est-il difficile?
La complexité de l’examen DP-203 dépend de la préparation et de la familiarité d’un individu avec les concepts d’ingénierie des données Azure. Une préparation adéquate avec des supports d’étude, des tests pratiques et une expérience pratique avec les services Azure peut considérablement aider à réussir.
Vaut-il la peine de passer la certification DP-203?
Obtenir la certification DP-203 est très avantageux pour les personnes visant des carrières dans l’ingénierie des données au sein de l’écosystème Azure. Elle démontre une expertise dans la mise en œuvre de solutions de données en utilisant les services Azure, ouvrant potentiellement la voie à de meilleures perspectives de carrière et à des opportunités professionnelles.
Quel salaire peuvent attendre les professionnels certifiés DP-203?
Le salaire d’un professionnel certifié DP-203 varie en fonction de l’expérience, de la localisation et des rôles spécifiques. En général, les individus certifiés DP-203 peuvent bénéficier de salaires compétitifs en raison de leurs compétences spécialisées dans l’ingénierie des données Azure.