Microsoft azure - ingénierie de données
Certification : Concevoir et mettre en oeuvre la gestion des données dans microsoft azure
Proposée par PLB CONSULTANT
Type
Catégorie de la certification
Certification inscrite au Répertoire Spécifique (RS)
Niveau de sortie
Niveau reconnu si applicable
N/C
Prix
Indiqué par l'établissement
2 196 €
Formation dispensée en Présentiel à l'adresse suivante :
Localisation & Rattachements
- Département
- Hauts-de-Seine
- Région
- Île-de-France
Objectifs
- Explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d'ingénierie des données dans Azure
- Concevoir et mettre en oeuvre la couche de service
- Comprendre les considérations relatives à l'ingénierie des données
- Exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur
- Explorer, transformer et charger des données dans l'entrepôt de données à l'aide d'Apache Spark.
- Effectuer l'exploration et la transformation des données dans Azure Databricks
- Ingérer et charger des données dans l'entrepôt de données
- Transformer les données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
- Intégrer les données des ordinateurs portables avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
- Optimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse
- Analyser et optimiser le stockage dans l'entrepôt de données
- Prendre en charge le traitement analytique transactionnel hybride (HTAP) avec Azure Synapse Link
- Assurer la sécurité de bout en bout avec Azure Synapse Analytics
- Effectuer un traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics
- Créer une solution de traitement en continu avec Event Hubs et Azure Databricks
- Créer des rapports à l'aide de l'intégration Power BI avec Azure Synpase Analytics
- Exécuter des processus d'apprentissage automatiques intégrés dans Azure Synapse Analytics
Débouchés / Résultats attendus
- Certification Concevoir et mettre en oeuvre la gestion des données dans Microsoft Azure.
- Attestation de suivi de formation.
L’obtention de la certification « Concevoir et mettre en oeuvre la gestion des données dans Microsoft Azure » se fait par le passage d’un examen en ligne supervisé par l’organisme Pearson VUE, délivré dans un centre d’examen accrédité. Deux évaluations en ligne comprenant une variété de questions et un lab à construire.
Chaque examen dure environ deux heures – livres fermés - et comprend une variété de questions appelant différentes formes de réponse.
Le seuil de réussite est fixé à environ 70% de bonnes réponses, qui correspond à un score de passage de 700 points (score à l'échelle). La note de passage est basée sur l'apport d'experts en la matière, le niveau de compétence requis pour être considéré comme compétent dans le domaine du contenu, et la difficulté des questions livrées pendant l'examen.
Programme & Référentiel
Explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d'ingénierie des données
Introduction à Azure Synapse Analytics
Décrire Azure Databricks
Introduction au stockage Azure Data Lake
Décrire l'architecture Delta Lake
Travailler avec des flux de données à l'aide d'Azure Stream Analytics
Concevoir et mettre en oeuvre la couche de service
Concevoir un schéma multidimensionnel pour optimiser les charges de travail analytiques
Transformation sans code à grande échelle avec Azure Data Factory
Remplir les dimensions à évolution lente dans les pipelines Azure Synapse Analytics
Considérations d'ingénierie des données pour les fichiers source
Concevoir un entrepôt de données moderne à l'aide d'Azure Synapse Analytics
Sécuriser un entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics
Exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur Azure Synapse Analytics
Découvrir les fonctionnalités des pools SQL sans serveur Azure Synapse
Interroger des données dans le lac à l'aide de pools SQL sans serveur Azure Synapse
Créer des objets de métadonnées dans des pools SQL sans serveur Azure Synapse
Sécuriser les données et gérer les utilisateurs dans les pools SQL sans serveur Azure Synapse
Explorer, transformer et charger des données dans l'entrepôt de données à l'aide d'Apache Spark
Comprendre l'ingénierie du Big Data avec Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
Ingérer des données avec des blocs-notes Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
Transformer les données avec DataFrames dans Apache Spark Pools dans Azure Synapse Analytics
Intégrer les pools SQL et Apache Spark dans Azure Synapse Analytics