28H | Distanciel | 1500€ HT

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Eligibilité CPF : À venir

Prochaines dates : Nous contacter

Validation visée à la fin de formation : Certification Microsoft DP-900 Micrsoft Azure Fondamentaux

Validation visée à la fin de formation : DP-500 Conception et implémentation de solutions d’analytique à l’échelle de l’entreprise avec Microsoft Azure et Microsoft Power BI

Objectifs de la formation  :

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’ :  

• Implémenter et gérer un environnement d’analytique données.
• Interroger et transformer des données.
• Implémenter et gérer des modèles de données.
• Explorer et visualiser des données.

Public : Tous ceux qui souhaitent connaître les principes fondamentaux des concepts de bases de données dans un environnement cloud, obtenir des compétences de base dans les services de données sur le cloud, et développer leurs propres connaissances fondamentales en services de données dans le cloud à l’intérieur de Microsoft Azure.

Prérequis : Le candidat pour ce cours doit :

• Disposer d’un accès à Internet
• Avoir une expertise en matière de conception, de création et de déploiement de solutions d’analytique données à l’échelle de l’entreprise. Les candidats à cet examen doivent avoir, en particulier, des compétences Power BI avancées, notamment la gestion des référentiels de données et le traitement des données dans le cloud et en local, ainsi que l’utilisation de Power Query et DAX (Data Analysis Expressions). Ils doivent aussi avoir des compétences dans la consommation des données depuis Azure Synapse Analytics et savoir interroger des bases de données relationnelles, analyser des données avec Transact-SQL (T-SQL) et visualiser des données.

• Avoir une expertise en matière de conception, de création et de déploiement de solutions d’analytique données à l’échelle de l’entreprise. 
• Avoir des compétences Power BI avancées, notamment la gestion des référentiels de données et le traitement des données dans le cloud et en local, ainsi que l’utilisation de Power Query et DAX (Data Analysis Expressions).
• Avoir des compétences dans la consommation des données depuis Azure Synapse Analytics et savoir interroger des bases de données relationnelles, analyser des données avec Transact-SQL (T-SQL) et visualiser des données.

Admission en formation : Test de positionnement

Accessibilité aux personnes en situation de handicap : Nous contacter

Equipe pédagogique : Formateur certifié Microsoft, ingénieur DATA et IA 

Moyens pédagogiques et techniques : Support de cours officiel Microsoft en anglais, Animation de la formation en français, Bac à sable Microsoft.

Évaluation : Questionnaire de satisfaction, questionnaire de positionnement en amont de la formation pour vérifier le niveau  de connaissance, Test de connaissance pendant la formation (QCM, mise en situation,…), Évaluation officielle Microsoft (optionnelle)

Programme : 

Mettre en œuvre et gérer un environnement d’analyse de données (25 à 30 %)

Gouverner et administrer un environnement d’analyse de données

• Gérer les ressources Power BI à l’aide d’Azure Purview

• Identifier les sources de données dans Azure à l’aide d’Azure Purview

• Recommander des paramètres dans le portail d’administration Power BI

• Recommander une solution de surveillance et d’audit pour un environnement d’analyse de données, y compris API Power BI REST et applets de commande PowerShell

Intégrer une plateforme d’analyse dans une infrastructure informatique existante

• Identifier les exigences d’une solution, y compris les fonctionnalités, les performances et la stratégie de licence

• Configurer et gérer la capacité de Power BI

• Recommander et configurer une passerelle sur site dans Power BI

• Recommander et configurer un locataire ou un espace de travail Power BI à intégrer à Azure Data Lake Stockage Gen2

• Intégrer un espace de travail Power BI existant dans Azure Synapse Analytics

Gérer le cycle de vie du développement analytique

• Valider le code et les artefacts dans un référentiel de contrôle de code source dans Azure Synapse Analytics

• Recommander une stratégie de déploiement pour les ressources Power BI

• Recommander une stratégie de contrôle des sources pour les ressources Power BI

• Implémenter et gérer les pipelines de déploiement dans Power BI

• Effectuer une analyse d’impact des dépendances en aval à partir de flux de données et d’ensembles de données

• Recommander des solutions d’automatisation pour le cycle de vie du développement analytique, y compris Power BI API REST et applets de commande PowerShell

• Déployer et gérer des ensembles de données à l’aide du point de terminaison XMLA

• Créer des ressources réutilisables, y compris des modèles Power BI, des fichiers de source de données Power BI (.pbids) et

ensembles de données partagés

Interroger et transformer des données (20 à 25 %)

Interroger des données à l’aide d’Azure Synapse Analytics

• Identifier un pool Azure Synapse approprié lors de l’analyse des données

• Recommander les types de fichiers appropriés pour interroger les pools SQL sans serveur

• Interroger des sources de données relationnelles dans des pools SQL dédiés ou sans serveur, y compris l’interrogation de sources de données partitionnées

• Utiliser une fonction PREDICT de machine learning dans une requête

•  Ingérer et transformer des données à l’aide de Power BI

• Identifier les goulots d’étranglement des performances de chargement des données dans Power Query ou les sources de données

• Mettre en œuvre des améliorations de performances dans Power Query et les sources de données

• Créer et gérer des flux de données Power BI évolutifs

• Identifier et gérer les paramètres de confidentialité sur les sources de données

• Créer des requêtes, des fonctions et des paramètres à l’aide de l’éditeur avancé de Power Query

• Interroger des sources de données avancées, y compris JSON, Parquet, API et Azure Machine Learning des modèles

Mettre en œuvre et gérer des modèles de données (25 à 30 %)

Concevoir et créer des modèles tabulaires

• Déterminer quand utiliser DirectQuery pour les jeux de données Power BI

• Déterminer quand utiliser des outils externes, y compris DAX Studio et Tabular Editor 2

• Créer des groupes de calcul

• Écrire des calculs utilisant des variables et des fonctions DAX, par exemple la gestion des blancs ou des erreurs, créer des relations virtuelles et travailler avec des itérateurs

• Concevoir et créer un ensemble de données grand format

• Concevoir et créer des modèles composites, y compris des agrégations

• Concevoir et mettre en œuvre une sécurité au niveau des lignes et une sécurité au niveau des objets à l’échelle de l’entreprise

Optimiser les modèles de données à l’échelle de l’entreprise

• Identifier et mettre en œuvre des améliorations de performances dans les requêtes et les visuels de rapport

• Résoudre les problèmes de performances DAX à l’aide de DAX Studio

• Optimiser un modèle de données à l’aide de Tabular Editor 2

• Analyser l’efficacité du modèle de données à l’aide de VertiPaq Analyzer

• Mettre en œuvre une actualisation incrémentielle

• Optimiser un modèle de données en utilisant la dénormalisation

Explorer et visualiser les données (20 à 25 %)

Explorer les données à l’aide d’Azure Synapse Analytics

• Explorer les données à l’aide de visuels natifs dans les blocs-notes Spark

• Explorer et visualiser les données à l’aide du volet de résultats Azure Synapse SQL

Visualiser les données à l’aide de Power BI

• Créer et importer un thème de rapport personnalisé

• Créer des visuels R ou Python dans Power BI

• Se connecter et interroger des ensembles de données à l’aide du point de terminaison XMLA

• Concevoir et configurer des rapports Power BI pour l’accessibilité

• Activer les visuels personnalisés dans un rapport

• Configurer l’actualisation automatique de la page

• Créer et distribuer des rapports paginés dans Power BI Report Builder

Commentaires de nos stagiaires

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