Plan du cours
1 Azure pour l'ingénieur des données
- Expliquer l'évolution du monde des données
- Examiner les services de la Azure plateforme de données
- Identifier les tâches accomplies par un ingénieur des 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 approche de stockage des données dans Azure.
- Créer un compte de stockage Azure.
- Expliquer le stockage dans le lac de données Azure (Data Lake)
- 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 des données dans le Data Lake Store
3) Permettre un travail d'équipe Data Science avec Azure Databricks
- Expliquer Azure Databricks
- Travailler avec Azure Databricks
- Lire les données avec Azure Databricks
- Effectuer des transformations avec Azure Databricks
- Lab : Permettre un travail d'équipe Data Science 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 bases de données mondialement distribuées avec Cosmos DB
- Créer une base de données Azure Cosmos DB évolutive
- Insérer et interroger des données dans votre base de données Azure Cosmos DB.
- Construire une application .NET Core pour Cosmos DB en Visual Studio Code.
- Distribuez vos données à l'échelle mondiale avec Azure Cosmos DB.
- Lab : Construire des Database bases de données distribuées globalement 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 Azure SQL Data Warehouse
- Créer et interroger une base de données Azure SQL Data Warehouse
- Utiliser PolyBase pour charger des données dans Azure SQL Data Warehouse
- Lab : Travailler avec des magasins de données relationnels dans le cloud
- Utiliser Azure SQL Database
- Décrire Azure SQL Data Warehouse
- Créer et interroger un Azure SQL Data Warehouse
- Utiliser PolyBase pour charger des données dans Azure SQL Data Warehouse
6. réaliser des analyses en temps réel avec l'analyse des flux de données
- Expliquer les flux de données et le traitement des événements
- Ingestion de données avec Event Hubs
- Traiter les données avec les Jobs Stream Analytics
- Lab : 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 de Azure Data Factory
- Composants de Azure Data Factory
- Data Factory Azure et Databricks
- Lab : Orchestrer le mouvement des données avec Azure Data Factory
- Expliquer le fonctionnement de Data Factory
- Composants de Azure Data Factory
- Data Factory Azure et Databricks
8) Sécuriser les plateformes de données Azure (en anglais)
- 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
- Lab : Sécurisation des plateformes de données Azure
- 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
- Dépanner les problèmes courants de stockage de données
- Dépanner 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
Pré requis
- Expérience de l'analyse de données élémentaires (par exemple, Excel)
- Une compréhension générale des concepts du cloud (par exemple, AWS)
Public
- Ingénieurs Database
- Développeurs
Nos clients témoignent (5)
Les exemples pratiques nous ont permis de ressentir réellement comment le programme fonctionne. Des explications détaillées et une intégration des concepts théoriques et leur relation avec les applications pratiques.
Ian - Archeoworks Inc.
Formation - ArcGIS Fundamentals
Traduction automatique
Rapide et efficace VM Azure et support au top
Tom Leonard - Civadis
Formation - Automated Monitoring with Zabbix
Tous les sujets qu'il a abordés, y compris des exemples. Et également expliqué comment ils sont utiles dans notre travail quotidien.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Formation - QGIS for Geographic Information System
Traduction automatique
J'ai aimé le style de Pablo, le fait qu'il couvre beaucoup de sujets, de la conception de rapports, la personnalisation avec html à l'implémentation d'algortithmes ML simples. [L'équilibre entre les informations théoriques et les exercices. Pablo a vraiment couvert tous les sujets qui m'intéressaient et a donné des réponses complètes à mes questions.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Formation - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Traduction automatique
Application pratique de Spotfire et toutes les fonctions de base.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Formation - Introduction to Spotfire
Traduction automatique