Microsoft Azure Data Engineering

Catégories : DATA ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

À propos de la formation

– Comprendre les principes de base de l’ingénierie des données sur Microsoft Azure
– Maîtriser les services Azure pour le stockage, le traitement et l’analyse de données
– Apprendre à concevoir et à déployer des solutions de traitement de données robustes sur Azure

Contenu de la formation

Session 1: Introduction à Microsoft Azure ……………………………………………… (3 heures)
- Vue d’ensemble de Microsoft Azure : services, fonctionnalités, avantages - Création d’un compte Azure et configuration de l’environnement de développement - Utilisation du portail Azure pour gérer les ressources et les services

Session 2: Stockage de Données sur Azure ………………………………………. (3 heures)
- Présentation des services de stockage Azure : Blob Storage, Data Lake Storage, Azure SQL Database - Création et gestion de conteneurs de stockage - Configuration de l’accès aux données et de la sécurité

Session 3: Traitement de Données en Batch avec Azure Data Factory…………. (3 heures)
- Introduction à Azure Data Factory : concepts, fonctionnalités, cas d’utilisation - Création de pipelines de données pour le traitement en batch - Utilisation des activités de transformation pour nettoyer et enrichir les données

Session 4: Traitement de Données en Temps Réel avec Azure Stream Analytics………..(3 heures)
- Présentation d’Azure Stream Analytics : caractéristiques, architecture - Configuration des jobs de traitement de flux en temps réel - Intégration avec d’autres services Azure pour l’analyse et la visualisation en temps réel

Session 5: Analyse de Données avec Azure Databricks ……………………………….(3 heures)
Introduction à Azure Databricks : caractéristiques, architecture, cas d’utilisation Création de clusters et de notebooks pour l’analyse de données Utilisation de Spark pour le traitement et l’analyse de données massives

Session 6: Base de Données NoSQL avec Azure Cosmos DB ……………………….. (3 heures)
- Présentation d’Azure Cosmos DB : caractéristiques, modèles de données - Création et gestion de bases de données NoSQL - Utilisation des API de Cosmos DB pour la manipulation des données

Session 7: Machine Learning avec Azure Machine Learning ……………………… (3 heures)
- Introduction à Azure Machine Learning : fonctionnalités, cas d’utilisation - Création et gestion de projets de machine learning - Développement, entraînement et évaluation de modèles de machine learning

Session 8: Gestion des Données avec Azure Synapse Analytics …………………. (3 heures)
- Présentation d’Azure Synapse Analytics : caractéristiques, architecture - Création et gestion de pools SQL et de pools de requêtes - Exécution de requêtes SQL pour l’analyse de données massives

Session 9: Sécurité et Gouvernance des Données sur Azure ………………………..(3 heures)
- Stratégies de sécurité des données sur Azure : contrôle d’accès, chiffrement, surveillance des menaces - Bonnes pratiques pour la gouvernance des données : conformité, confidentialité, qualité des données

Session 10: Projet Pratique et Conclusion …………………………………………………….. (3 heures)
- Réalisation d’un projet pratique intégrant les concepts et les techniques appris tout au long de la formation - Présentation des projets et des solutions développées par les participants - Récapitulatif des principaux enseignements et des étapes à suivre pour poursuivre l’apprentissage en ingénierie des données sur Microsoft Azure

Notes et avis de l’apprenant

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