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
 35 Heures

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