Implémenter des solutions d’ingénierie des données à l’aide de Azure Databricks (DP-750T00)
Plan de formation
Module 1: Mettre en place et configurer un environnement Azure Databricks
- Explorer Azure Databricks
- Comprendre l’architecture Azure Databricks
- Comprendre les intégrations Azure Databricks
- Sélectionner et configurer le calcul dans Azure Databricks
- Créer et organiser des objets dans le catalogue Unity
Module 2: Sécuriser et régir les objets Unity Catalog dans Azure Databricks
- Sécuriser les objets catalogue Unity
- Gouverner les objets du catalogue Unity
Module 3: Préparer et traiter des données avec Azure Databricks
- Concevoir et implémenter la modélisation des données avec Azure Databricks
- Ingérer des données dans le catalogue Unity
- Nettoyer, transformer et charger des données dans le catalogue Unity
- Implémenter et gérer des contraintes de qualité des données avec Azure Databricks
Module 4: Déployer et gérer des pipelines de données et des charges de travail avec Azure Databricks
- Concevoir et implémenter des pipelines de données avec Azure Databricks
- Implémenter des Jobs Lakeflow avec Azure Databricks
- Implémenter des processus de cycle de vie de développement dans Azure Databricks
- Surveiller, dépanner et optimiser les charges de travail dans Azure Databricks
La littérature, les diapositives de présentation en classe et l’environnement de laboratoire technique incluant les étapes de configuration est disponible en anglais.
Connaissances pré-requises recommandées
- Maîtrise de SQL (requêtes, jointures, agrégations) et compréhension des principes de transformation des données
- Expérience avec Python pour l’ingénierie des données (notebooks, scripts, manipulation de données)
- Compréhension de base des concepts d’analytique et d’ingénierie des données (ingestion, traitement, qualité des données)
- Notions d’entrepôt de données et/ou d’architectures lakehouse (modèles d’accès, couches de données)
- Connaissances de base du cloud et du stockage dans le cloud
- Familiarité avec Azure Databricks (workspaces, notebooks) et idéalement avec Unity Catalog (gouvernance, permissions)
- Connaissances fondamentales en sécurité Azure, notamment Microsoft Entra ID
- Familiarité avec les pratiques SDLC et le contrôle de version Git (branches, commits, pull requests)
Titre de compétences et certification
Caractéristiques de l’examen
- Code de l’examen: DP-750
- Titre: Implémentation de solutions d’ingénierie des données à l’aide d’Azure Databricks
- Durée: 100 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
- Implémenter et configurer un environnement Azure Databricks pour l’ingénierie des données
- Mettre en place la gouvernance et la sécurité avec Unity Catalog
- Concevoir et déployer des solutions lakehouse évolutives répondant aux exigences de l’organisation
- Créer des pipelines d’ingestion robustes et industrialisables
- Préparer, transformer et traiter les données avec SQL et Python
- Déployer et maintenir des pipelines et des charges de travail en production
- Surveiller, diagnostiquer et résoudre les problèmes liés aux workloads
- Optimiser les performances et l’efficacité des charges de travail
Consulter tous les détails de l’examen sur Microsoft Learn >>
Accédez à l’affiche des parcours de certifications Microsoft >>
Articles Eccentrix Corner : Ressources Azure Databricks Data Engineer Associate DP-750
Explorez nos articles techniques sur Azure Databricks Data Engineer Associate DP-750 publiés sur Eccentrix Corner. Ces ressources approfondissent les concepts clés, partagent les meilleures pratiques et fournissent des guides pratiques pour maximiser votre apprentissage et votre réussite à la certification. Nos experts partagent des perspectives concrètes pour vous aider à maîtriser l’ingénierie des données avec Microsoft Fabric.
Formation Azure Databricks Data Engineer
La formation Azure Databricks Data Engineer est conçue pour les professionnels qui souhaitent développer une expertise en ingénierie des données avec Azure Databricks et Unity Catalog. Ce cours vous prépare à l’examen DP-750 et à la certification Microsoft Certified: Azure Databricks Data Engineer Associate, qui valide vos compétences pour intégrer et modéliser des données, concevoir et déployer des pipelines optimisés, ainsi que sécuriser, gouverner et maintenir des charges de travail en production sur Azure Databricks.
Pourquoi suivre cette formation ?
La certification DP-750 vous permet de démontrer votre capacité à concevoir, déployer et exploiter des solutions d’ingénierie des données avec Azure Databricks. Vous apprendrez à ingérer, transformer et structurer des données avec SQL et Python, puis à mettre en place une gouvernance et une sécurité de niveau entreprise grâce à Unity Catalog.
En suivant cette formation, vous serez en mesure de construire des pipelines plus fiables, de déployer des charges de travail optimisées et de maintenir des solutions lakehouse évolutives, afin de maximiser la valeur des données et soutenir une prise de décision plus rapide et mieux informée.
Compétences développées pendant la formation
- Conception et implémentation de solutions d’ingénierie des données
Apprenez à concevoir des solutions lakehouse et à implémenter des pipelines de bout en bout avec Azure Databricks. - Ingestion et intégration des données
Maîtrisez la création de pipelines d’ingestion robustes pour intégrer différentes sources de données et alimenter des workloads fiables. - Préparation et transformation des données (SQL & Python)
Développez vos compétences pour nettoyer, enrichir et transformer les données à l’aide de SQL et Python dans des notebooks Databricks. - Gouvernance et sécurisation avec Unity Catalog
Implémentez des pratiques de gouvernance, de contrôle d’accès et de sécurisation des données avec Unity Catalog, adaptées aux exigences d’entreprise. - Surveillance, maintenance et optimisation des performances
Apprenez à déployer, surveiller, diagnostiquer et optimiser les pipelines et charges de travail afin d’améliorer la performance, la fiabilité et l’efficacité opérationnelle.
Formation DP-750 dirigée par un instructeur pour un apprentissage complet
Notre formation dirigée par un instructeur Microsoft Certified: Azure Databricks Data Engineer Associate (DP-750) propose des sessions interactives en direct avec des formateurs certifiés Microsoft. Grâce à des exercices pratiques et à des scénarios inspirés du terrain, vous apprendrez à concevoir, implémenter et optimiser des solutions d’ingénierie des données avec Azure Databricks et Unity Catalog (gouvernance, sécurité, pipelines, déploiement en production).
À l’issue de cette formation, vous serez prêt à relever les défis liés à l’ingénierie des données moderne et à réussir l’examen de certification DP-750.
À qui s'adresse cette formation?
- Ingénieurs de données souhaitant développer ou approfondir leurs compétences sur Azure Databricks (pipelines, workloads, exploitation)
- Professionnels des données impliqués dans des projets de modernisation (lakehouse, gouvernance, industrialisation des traitements)
- Consultants et spécialistes data recherchant une certification reconnue autour d’Azure Databricks et de la gouvernance avec Unity Catalog
- Toute personne préparant l’examen de certification DP-750 et souhaitant une préparation structurée et pratique
Maximisez votre expertise en ingénierie des données
La certification Microsoft Certified: Azure Databricks Data Engineer Associate vous permet de démontrer votre capacité à concevoir, sécuriser et optimiser des solutions d’ingénierie des données avec Azure Databricks et Unity Catalog. Inscrivez-vous dès aujourd’hui pour renforcer vos compétences, déployer des pipelines plus fiables et accélérer votre progression professionnelle.
Stratégies de réussite pour l'examen DP-750
Réussir l’examen DP-750 demande plus que des connaissances techniques : une préparation structurée, une gestion efficace du temps et une bonne maîtrise des scénarios “production” sont tout aussi essentielles pour maximiser votre performance le jour J.
Statistiques et taux de réussite DP-750
- Taux de réussite moyen : 65-70% au premier essai (moyenne du niveau Associé Microsoft)
- Fourchette de scores la plus courante : 720-780 pour les candidats réussissant
- Temps d’étude moyen : 6-8 semaines pour les ingénieurs de données expérimentés
- Taux de reprise : 25-30% des candidats nécessitent une seconde tentative
- Principales zones d’échec : Gouvernance et sécurité avec Unity Catalog + modèles d’accès (35-40%), déploiement, maintenance et fiabilité des pipelines/workloads en production (30-35%), optimisation des performances des charges de travail (25-30%)
Comparaison des méthodes d'étude
| Approche d'étude | Temps | Réussite | Idéal pour |
|---|---|---|---|
|
Pratique seule |
4-6 sem. |
45-60% |
Ingénieurs de données expérimentés |
|
Documentation + pratique |
6-8 sem. |
70-80% |
Apprenants méthodiques |
|
Formation + labs + pratique |
6-8 sem. |
85-90% |
Préparation complète |
|
Tests pratiques seulement |
2-3 sem. |
35-50% |
Non recommandé |
Approche d'étude stratégique
- Créez un calendrier d’étude de 6-8 semaines – Ne révisez pas à la dernière minute pour cette certification de niveau associé
- Suivez la règle 70-20-10 – 70% de pratique sur Azure Databricks (notebooks, pipelines, workloads) et Unity Catalog, 20 % de lecture de documentation, 10 % d’entraînement avec des questions/examens pratiques
- Concentrez-vous sur l’apprentissage basé sur des scénarios – DP-750 met l’accent sur des situations “production” (ingestion, gouvernance, sécurité, déploiement, maintenance) plutôt que sur la mémorisation
- Étudiez par blocs concentrés de 90 minutes avec des pauses de 15 minutes pour maximiser la rétention
Pièges d'examen courants à éviter
- Ne confondez pas Azure Data Factory et les mécanismes d’orchestration Databricks – sachez quand utiliser ADF pour orchestrer/planifier des flux et quand s’appuyer sur les capacités natives de Databricks pour exécuter et industrialiser les traitements
- Gouvernance vs permissions “classiques” – maîtrisez ce que Unity Catalog apporte (catalogues, schémas, tables, contrôles d’accès, bonnes pratiques) et évitez de raisonner uniquement en termes de droits “workspace”
- Lakehouse : couches et modèles d’accès – comprenez comment structurer une solution lakehouse (couches de données, accès, partage) et quand privilégier une approche orientée lakehouse plutôt qu’un entrepôt de données traditionnel
- Ingestion batch vs streaming – distinguez les scénarios, contraintes et choix d’implémentation selon la vélocité des données (chargements planifiés vs flux continus)
- Optimisation des workloads et performance – ne négligez pas les leviers d’optimisation (conception des traitements, organisation des données, réglages de calcul) : ce sont des points fréquents dans les scénarios “production”
- Surveillance, diagnostic et fiabilité – évitez de sous-estimer la partie “run” : savoir surveiller, dépanner et maintenir des pipelines/workloads en production est central dans DP-750
- Contrôle de version et pratiques SDLC – ne laissez pas Git et les bonnes pratiques de cycle de vie (collaboration, traçabilité, déploiements) de côté : l’examen suppose une culture d’industrialisation
Distribution du poids des sujets
| Domaine d'examen | Poids | Zones de focus | Priorité d'étude |
|---|---|---|---|
|
Mettre en place et gouverner l’environnement Azure Databricks |
25-30% |
Configuration workspace/compute, modèles d’accès, Unity Catalog (catalogues/schémas/tables), gouvernance entreprise |
Critique |
|
Ingérer, préparer et transformer les données |
35-40% |
Pipelines d’ingestion, transformations SQL/Python, qualité des données, structuration pour l’analytique |
Critique |
|
Déployer, surveiller et optimiser les pipelines et workloads |
30-35% |
Déploiement production, maintenance, surveillance/diagnostic, optimisation performance & fiabilité |
Critique |
Gestion du temps le jour de l'examen
- Allouez 90 secondes par question en moyenne – cela donne du temps tampon pour les scénarios complexes
- Lisez d’abord complètement les études de cas avant de tenter les questions connexes
- Marquez les questions incertaines et revenez-y – ne restez pas bloqué sur des éléments difficiles
- Réservez 15 minutes à la fin pour réviser les questions marquées et vérifier les réponses
Gestion du stress et de la performance d'examen
- Dormez 7-8 heures de qualité la nuit précédente – évitez les révisions de dernière minute
- Arrivez 30 minutes à l’avance pour vous installer et compléter calmement les procédures d’enregistrement
- Utilisez des techniques de respiration profonde si vous vous sentez dépassé pendant l’examen
- Faites confiance à votre préparation – votre premier instinct est généralement correct sur les questions de scénario
Conseils de préparation technique
- Pratiquez directement dans Azure Databricks (workspaces, clusters, notebooks) – sachez développer, exécuter et déboguer des traitements SQL/Python
- Maîtrisez les concepts lakehouse et les bonnes pratiques de structuration des données – comprenez comment organiser les données pour l’ingestion, le traitement et l’analytique à l’échelle
- Travaillez l’ingestion et la transformation de bout en bout – créez des pipelines robustes, validez la qualité des données et gérez les erreurs de manière fiable
- Comprenez l’orchestration et l’industrialisation – sachez planifier, surveiller et dépanner des flux de travail (y compris l’intégration avec des outils comme Azure Data Factory lorsque pertinent)
- Révisez la sécurité et la gouvernance – maîtrisez Unity Catalog (permissions, modèles d’accès, bonnes pratiques) et les fondamentaux liés à Microsoft Entra ID
- Entraînez-vous à la surveillance et au diagnostic – familiarisez-vous avec les signaux de monitoring, l’analyse des échecs et l’optimisation des workloads en production
Préparation de la dernière semaine
- Passez 2-3 examens pratiques pour identifier les lacunes de connaissances et renforcer la confiance
- Révisez les objectifs officiels de l’examen Microsoft une dernière fois
- Évitez d’apprendre de nouveaux concepts – concentrez-vous sur le renforcement de ce que vous savez déjà
- Préparez votre logistique du jour d’examen – itinéraire vers le centre de test, identification requise, heure d’arrivée
Stratégies de préparation mentale
- Visualisez des scénarios de réussite – imaginez-vous répondre avec confiance aux questions
- Rappelez-vous de votre expérience pratique – vous avez probablement déjà mis en place des pipelines, des transformations et des pratiques d’exploitation proches des scénarios évalués
- Restez positif pendant les questions difficiles – chaque candidat fait face à des scénarios difficiles
- Rappelez-vous que 700/1000 réussit – vous n’avez pas besoin de perfection, juste une compétence solide
Comment planifier votre examen DP-750
- Fournisseur de test officiel : Pearson VUE est le partenaire de test autorisé de Microsoft pour DP-750
- Processus de planification : Créez un compte Pearson VUE, recherchez « DP-750 », sélectionnez votre centre de test et date préférés
- Coût de l’examen : Inclus avec votre formation Eccentrix – bon d’examen fourni pour cette certification de niveau associé
- Délai de planification : Réservez au moins 2-3 semaines à l’avance pour une meilleure disponibilité des créneaux
- Politique de reprogrammation : Reprogrammation gratuite jusqu’à 24 heures avant votre rendez-vous d’examen
- Identification requise : Pièce d’identité avec photo émise par le gouvernement (passeport, permis de conduire) correspondant exactement au nom d’inscription
Mentalité de réussite : Abordez DP-750 comme une validation de vos compétences réelles en ingénierie des données sur Azure Databricks, plutôt que comme un test de faits à mémoriser. Votre expérience pratique avec les pipelines de données, les approches lakehouse, la gouvernance (notamment avec Unity Catalog) et l’exploitation de charges de travail en production est votre meilleur atout.
Questions fréquemment posées sur la formation Microsoft Certified: Azure Databricks Data Engineer Associate (DP-750) (FAQ)
Vous travaillerez avec Azure Databricks (workspaces, compute/clusters, notebooks) pour réaliser des tâches d’ingénierie des données avec SQL et Python. La formation met aussi l’accent sur Unity Catalog pour la gouvernance et la sécurisation (modèles d’accès, permissions, bonnes pratiques). Selon les scénarios, on aborde également l’intégration avec des services Azure courants (ex. Microsoft Entra ID, Azure Data Factory, Azure Monitor) afin de situer Databricks dans une chaîne data “production”.
Une base solide en SQL est recommandée, ainsi qu’une expérience avec Python (idéalement via des notebooks). Il est utile de connaître les concepts d’ingénierie des données (ingestion, transformation, qualité), d’avoir des notions de cloud et d’être familier avec le contrôle de version Git. Une première exposition à Azure Databricks et/ou à la gouvernance des données est un plus, mais la formation structure ces notions de manière progressive.
Oui. La formation est orientée “terrain” avec des exercices pratiques et des scénarios proches de la réalité : ingestion et transformation de données, mise en place de la gouvernance avec Unity Catalog, déploiement et maintenance de workloads, ainsi que des activités de surveillance/diagnostic.
DP-750 aide votre organisation à industrialiser l’ingénierie des données sur Azure Databricks : pipelines plus fiables, meilleure gouvernance et sécurité avec Unity Catalog, pratiques plus cohérentes de déploiement et d’exploitation, et une meilleure capacité à livrer des jeux de données de qualité pour l’analytique et la prise de décision.
