Exclusivités

  • Formation GRATUITE: Une participation par inscription à la formation Microsoft Certified: Azure Fundamentals (AZ900) – valeur de 695$!
  • Participation à l’examen de certification: Bon inclus – valeur de 225$!
  • Enregistrement vidéo: 365 jours d’accès à votre cours pour visionnement
  • Laboratoire technique: Disponible pour 180 jours d’accessibilité en ligne
  • Matériel de classe: Complet et à jour avec Microsoft Learn
  • Preuve de présence: Insigne numérique de réussite du cours officielle Microsoft
  • Tenue rapide et assurée en classe privée: 4 à 6 semaines d’attente maximum suite aux inscriptions, date garantie

Cette formation Microsoft certifiante de quatre jours apprend à l’étudiant les modèles et les pratiques d’ingénierie des données en ce qui concerne l’utilisation de solutions d’analyse par lots et en temps réel à l’aide des technologies de plate-forme de données Azure.

Les étudiants commenceront par comprendre les principales technologies de calcul et de stockage utilisées pour créer une solution analytique. Ils exploreront ensuite comment concevoir des couches de service analytiques et se concentreront sur les considérations d’ingénierie des données pour travailler avec des fichiers source. Les étudiants apprendront à explorer de manière interactive les données stockées dans des fichiers dans un lac de données. Ils apprendront les différentes techniques d’ingestion qui peuvent être utilisées pour charger des données à l’aide de la fonctionnalité Apache Spark trouvée dans Azure Synapse Analytics ou Azure Databricks, ou comment ingérer à l’aide des pipelines Azure Data Factory ou Azure Synapse. Les étudiants apprendront également les différentes façons dont ils peuvent transformer les données en utilisant les mêmes technologies que celles utilisées pour ingérer les données. L’étudiant passera du temps sur le cours à apprendre à surveiller et à analyser les performances du système analytique afin qu’il puisse optimiser les performances des chargements de données ou des requêtes émises contre les systèmes. Ils comprendront l’importance de mettre en œuvre la sécurité pour s’assurer que les données sont protégées au repos ou en transit. L’étudiant montrera ensuite comment les données d’un système analytique peuvent être utilisées pour créer des tableaux de bord ou créer des modèles prédictifs dans Azure Synapse Analytics. L’étudiant passera du temps sur le cours à apprendre à surveiller et à analyser les performances du système analytique afin qu’il puisse optimiser les performances des chargements de données ou des requêtes émises contre les systèmes. Ils comprendront l’importance de mettre en œuvre la sécurité pour s’assurer que les données sont protégées au repos ou en transit. L’étudiant montrera ensuite comment les données d’un système analytique peuvent être utilisées pour créer des tableaux de bord ou créer des modèles prédictifs dans Azure Synapse Analytics. L’étudiant passera du temps sur le cours à apprendre à surveiller et à analyser les performances du système analytique afin qu’il puisse optimiser les performances des chargements de données ou des requêtes émises contre les systèmes. Ils comprendront l’importance de mettre en œuvre la sécurité pour s’assurer que les données sont protégées au repos ou en transit. L’étudiant montrera ensuite comment les données d’un système analytique peuvent être utilisées pour créer des tableaux de bord ou créer des modèles prédictifs dans Azure Synapse Analytics.

ll s’agit d’un cours fournissant une préparation complète à l’examen DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure pour l’obtention de la certification Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate.

Développer

Classe publique

Date planifiée
2 décembre 2024
2595
Français
Date planifiée
27 janvier 2025
2595
Français
Date planifiée
3 mars 2025
2595
Français
Date planifiée
21 avril 2025
2595
Français

Classe privée

Demandez que cette formation soit tenue uniquement aux membres de votre organisation.

Ingénierie des données sur Microsoft Azure (DP-203T00)

Plan de formation

  • Qu’est-ce que l’engineering données?
  • Concepts importants de l’engineering données
  • Engineering données dans Microsoft Azure
  • 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
  • Ce qu’est Azure Synapse Analytics.
  • Comment fonctionne Azure Synapse Analytics?
  • Quand utiliser Azure Synapse Analytics
  • 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
  • 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
  • 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
  • Découvrir Apache Spark
  • Utiliser Spark dans Azure Synapse Analytics
  • Analyser les données avec Spark
  • Visualiser les données avec Spark
  • Modifier et enregistrer des dataframes
  • Partitionner des fichiers de données
  • Transformer des données avec SQL
  • 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
  • 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
  • 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
  • Comprendre les pipelines dans Azure Synapse Analytics
  • Créer un pipeline dans Azure Synapse Studio
  • Définir des flux de données
  • Exécuter un pipeline
  • Présentation des notebooks et des pipelines Synapse
  • Utiliser une activité de notebook Synapse dans un pipeline
  • Utiliser les paramètres dans un notebook
  • Comprendre les modèles de traitement transactionnel et analytique hybride
  • Décrire Azure Synapse Link
  • 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
  • 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
  • Comprendre les flux de données
  • Comprendre le traitement des événements
  • Comprendre les fonctions de fenêtre
  • 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
  • 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
  • Qu’est-ce que Microsoft Purview?
  • Comment Microsoft Purview fonctionne
  • Quand utiliser Microsoft Purview
  • 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
  • Bien démarrer avec Azure Databricks
  • Identifier les charges de travail Azure Databricks
  • Comprendre les concepts clés
  • Découvrir Spark
  • Créer un cluster Spark
  • Utiliser Spark dans les notebooks
  • Utiliser Spark pour travailler avec des fichiers de données
  • Visualiser les données
  • 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 >>

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)

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.

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. 

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. 

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. 

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