Concevoir une solution de données Azure (DP-201)
Formateur & coach Freddie Janssens
Coach Ahmed Barkia
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Concevoir une solution de données Azure (DP-201)

Prix normal
715.00 $
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Prix unitaire
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Cette formation permet aux participants d’acquérir les compétences et connaissances nécessaires pour concevoir diverses technologies de plates-formes de données pour en faire des solutions conformes aux exigences commerciales et techniques. Il peut s’agir de scénarios de données sur site, dans le cloud ou hybrides qui intègrent des données relationnelles, No-SQL ou Data Warehouse. Ils apprendront également à concevoir des architectures de processus à l’aide d’une gamme de technologies pour la diffusion en continu et les données par lots.

Les participants apprendront également comment concevoir la sécurité des données, y compris l’accès aux données, les politiques et les normes en matière de données, à concevoir des solutions de données Azure qui incluent l’optimisation, la disponibilité et la récupération après sinistre de données volumineuses, le traitement par lots et les solutions de données en continu.


Format : Autoformation avec accès au laboratoire et coaching personnalisé en français tout au long de la formation. Prévoir environ 15 heures pour compléter le parcours.

Modalités : Une fois que aurez acquitté vos droits de cours, nous vous contacterons pour planifier la session de coaching d'introduction qui est préférable de suivre avant de débuter votre formation comme telle ainsi que pour vos accès à la plateforme de formation.


Objectifs

  • Expliquer l’évolution du monde des données
  • Evaluer les services de la plate-forme de données Azure
  • Identifier les tâches dédiées au Data Engineer
  • Décrire les cas d’utilisation du Cloud via une étude de cas
  • Choisir une approche de stockage de données dans Azure
  • Créer un compte de stockage Azure
  • Expliquer le stockage des données du Data Lake Azure
  • Télécharger les données dans un Data Lake Azure
  • Présenter les DataBricks Azure
  • Décrire le processus scientifique des données de l’équipe
  • Fournir des Databricks Azure et des espaces de travail
  • Améliorer les tâches de préparation de données
  • Créer une base de données Azure Cosmos DB construite à l’échelle
  • Insérer et interroger des données dans votre base de données Azure Cosmos DB
  • Créer une application.NET Core pour Azure Cosmos DB dans le code Visual Studio
  • Distribuer vos données dans le monde entier avec Azure Cosmos DB
  • Expliquer la base de données SQL et l’entrepôt de données SQL
  • Mise à disposition d’une base de données SQL Azure pour stocker les données de l’application
  • Mise à disposition et chargement des données dans l’entrepôt de données SQL d’Azure
  • Importer des données dans Azure SQL Data Warehouse à l’aide de PolyBase
  • Expliquer les flux de données et le traitement des événements
  • Interroger des données de streaming à l’aide de Stream Analytics
  • Comment traiter les données avec Event Hubs et Stream Analytics
  • Comment traiter les données avec Azure Blob et Stream Analytics ?
  • Expliquer comment fonctionne Azure Data Factory
  • Créer des services et des ensembles de données liés
  • Créer des pipelines et des activités
  • Exécution et déclenchement du pipeline Azure Data Factory
  • Configurer l’authentification
  • Utiliser les clés de compte de stockage
  • Utiliser des signatures d’accès partagées
  • Configurer l’autorisation
  • Contrôler l’accès au réseau
  • Comprendre le cryptage au niveau du transport avec HTTPS
  • Comprendre la détection avancée des menaces
  • Expliquer les capacités de surveillance disponibles
  • Expliquer l’approche de dépannage de l’ingénierie des données
  • Dépanner les problèmes courants de stockage de données
  • Dépanner les problèmes courants de traitement des données
  • Intégrer des plates-formes de données
  • Optimiser les magasins de données relationnelles
  • Optimiser les magasins de données NoSQL
  • Optimiser les magasins de données en streaming
  • Gérer la reprise après sinistre

Concevoir une solution de données Azure (DP-201)

              Contenus

              Module 1: Considérations sur l’architecture de la plateforme de données

              Dans ce module, les étudiants apprendront à concevoir et à construire des solutions sécurisées, évolutives et performantes dans Azure en examinant les principes fondamentaux de toute bonne architecture. Ils découvriront comment l’utilisation de principes clés dans votre architecture, quel que soit le choix technologique, peut vous aider à concevoir, construire et améliorer continuellement votre architecture au profit des entreprises.

              • Principes fondamentaux de la création d’architectures
              • Concevoir avec la sécurité à l’esprit
              • Performance et évolutivité
              • Conception pour la disponibilité et la possibilité de récupération
              • Conception pour l’efficacité et les opérations
              • Étude de cas
              • Lab: Etude de cas
              • Concevoir avec la sécurité à l’esprit
              • Prendre en compte les performances et l’évolutivité
              • Conception pour la disponibilité et la possibilité de récupération
              • Conception pour l’efficacité et les opérations
              • À la fin de ce module, les étudiants seront en mesure de:Concevoir avec la sécurité à l’esprit
              • Prendre en compte les performances et l’évolutivité
              • Conception pour la disponibilité et la possibilité de récupération
              • Conception pour l’efficacité et les opérations

              Module 2: Architectures de référence pour le traitement par lots Azure

              Dans ce module, l’étudiant apprendra les modèles de conception et d’architecture de référence permettant de traiter le traitement par lots de données. L’étudiant sera familiarisé avec le mouvement des données de systèmes locaux vers un entrepôt de données en nuage et comment il peut être automatisé. L’étudiant sera également exposé à une architecture d’intelligence artificielle et à la manière dont la plate-forme de données peut s’intégrer à une solution d’intelligence artificielle.

              • Architectures Lambda du point de vue du mode batch
              • Concevoir une solution de BI d’entreprise dans Azure
              • Automatisation des solutions de BI d’entreprise dans Azure
              • Architecture d’un bot conversationnel de classe entreprise dans Azure
              • Atelier: Architecture d’un bot conversationnel de niveau entreprise dans Azure
              • Conception d’une solution de BI d’entreprise dans Azure
              • Automatiser une solution de BI d’entreprise dans Azure
              • Automatiser une solution de BI d’entreprise dans Azure
              • À la fin de ce module, les étudiants seront en mesure de:Principes fondamentaux de la création d’architectures
              • Décrire les architectures Lambda d’une perspective en mode batch
              • Concevoir une solution de BI d’entreprise dans Azure
              • Automatisation des solutions de BI d’entreprise dans Azure
              • Architecte d’un bot de conversation de classe entreprise dans Azure

              Module 3: Architectures de référence Azure Real-Time

              Dans ce module, l’étudiant apprendra les modèles de conception et d’architecture de référence permettant de traiter des données en continu. Ils apprendront comment Event Hubs et Stream Analytics peuvent acquérir des données en continu pour fournir une analyse des données en temps réel. Ils exploreront également une architecture de science des données qui transfère les données dans Azure Databricks pour effectuer une analyse des tendances. Ils vont enfin apprendre comment une architecture Internet des objets (IoT) nécessitera les technologies de la plate-forme de données pour stocker les données.

              • Architectures Lambda pour une perspective en temps réel
              • Architecture d’un pipeline de traitement de flux avec Azure Stream Analytics
              • Concevoir un pipeline de traitement de flux avec Azure Databricks
              • Créer une architecture de référence Azure IoT
              • Laboratoire: Architectures de référence Azure en temps réel
              • Architecture d’un pipeline de traitement de flux avec Azure Stream Analytics
              • Concevoir un pipeline de traitement de flux avec Azure Databricks
              • Créer une architecture de référence Azure IoT
              • À la fin de ce module, les étudiants seront en mesure de:Architectures Lambda pour une perspective en mode temps réel
              • Architecture d’un pipeline de traitement de flux avec Azure Stream Analytics
              • Concevoir un pipeline de traitement de flux avec Azure Databricks
              • Créer une architecture de référence Azure IoT

              Module 4: Considérations sur la conception de la sécurité de la plateforme de données

              Dans ce module, les étudiants apprendront comment intégrer la sécurité dans une conception d’architecture et apprendront les points de décision clés fournis par Azure pour vous aider à créer un environnement sécurisé à travers toutes les couches de votre architecture.

              • Défense en profondeur Sécurité approche
              • Gestion de l’identité
              • Protection de l’infrastructure
              • Utilisation du chiffrement
              • Protection au niveau du réseau
              • Sécurité des applications
              • Atelier: Considérations sur la conception de la sécurité de la plateforme de données
              • Défense en profondeur Sécurité approche
              • Protection de l’identité
              • À la fin de ce module, les étudiants seront en mesure de:Défense en profondeur Sécurité approche
              • Gestion de l’identité
              • Protection de l’infrastructure
              • Utilisation du chiffrement
              • Protection au niveau du réseau
              • Sécurité des applications

              Module 5: Concevoir pour la résilience et l’échelle

              Dans ce module, les étudiants apprendront les services de dimensionnement pour gérer la charge. Ils découvriront qu’il est important d’identifier les goulets d’étranglement du réseau et d’optimiser les performances de votre stockage pour garantir à vos utilisateurs une expérience optimale. Ils apprendront également à gérer les pannes d’infrastructure et de services, à récupérer des données perdues et à se remettre d’un sinistre en concevant la disponibilité et la possibilité de restauration dans votre architecture.

              • Ajuster la capacité de charge de travail par mise à l’échelle
              • Optimiser les performances du réseau
              • Conception pour optimiser les performances de stockage et de base de données
              • Identifier les goulots d’étranglement des performances
              • Concevoir une solution hautement disponible
              • Incorporer la reprise après sinistre dans les architectures
              • Concevoir des stratégies de sauvegarde et de restauration
              • Laboratoire: Concevoir pour la résilience et l’échelle
              • Ajuster la capacité de charge de travail par mise à l’échelle
              • Conception pour optimiser les performances de stockage et de base de données
              • Concevoir une solution hautement disponible
              • Incorporer la reprise après sinistre dans les architectures
              • À la fin de ce module, les étudiants seront en mesure de:Ajuster la capacité de charge de travail par mise à l’échelle
              • Optimiser les performances du réseau
              • Conception pour optimiser les performances de stockage et de base de données
              • Identifier les goulots d’étranglement des performances
              • Concevoir une solution hautement disponible
              • Incorporer la reprise après sinistre dans les architectures
              • Concevoir des stratégies de sauvegarde et de restauration

              Module 6: Conception pour l’efficacité et les opérations

              Dans ce module, les stagiaires découvriront comment concevoir une architecture Azure efficace sur le plan opérationnel et qui minimise les coûts en réduisant les dépenses. Ils comprendront également comment concevoir des architectures qui éliminent le gaspillage et leur donnent une visibilité complète sur ce qui est utilisé dans votre environnement Azure.

              • Maximiser l’efficacité de votre environnement cloud
              • Utilisez Monitoring and Analytics pour obtenir des informations opérationnelles
              • Utiliser l’automatisation pour réduire les efforts et les erreurs
              • Laboratoire: Conception pour l’efficacité et les opérations
              • Maximiser l’efficacité de votre environnement cloud
              • Utilisez Monitoring and Analytics pour obtenir des informations opérationnelles
              • Utiliser l’automatisation pour réduire les efforts et les erreurs
              • À la fin de ce module, les étudiants seront en mesure de:Maximiser l’efficacité de votre environnement cloud
              • Utilisez Monitoring and Analytics pour obtenir des informations opérationnelles
              • Utiliser l’automatisation pour réduire les efforts et les erreurs

              Aperçu d'une formation

              Pré-requis

              En plus de leur expérience professionnelle, les étudiants qui suivent cette formation doivent avoir des connaissances techniques équivalentes aux cours suivants:

              Notions fondamentales sur Microsoft Azure (AZ-900)
              Mise en œuvre d’une solution de données Azure (DP-200)


              Certification

              La formation prépare à l’examen DP-201 – Microsoft


              Formateur

              Freddy Janssens est architecte et ingénieur système sénior. Il compte 30 ans d'expérience comme formateur.