7H | Distanciel | 400€ HT


Eligibilité CPF : À venir

Prochaines dates : Nous contacter

Validation visée à la fin de formation : Certification DP-900 Principes de base sur les données Microsoft Azure

Objectifs de la formation  :

  • Acquérir des connaissances fondamentales sur les concepts clés des données et les services de données Microsoft Azure connexes.
  • Connaître les concepts clés des données, tels que les données relationnelles et non relationnelles, le Big Data et l’analytique, et développer les connaissances fondamentales sur les services de données cloud dans Microsoft Azure.
  • Explorer les concepts clés des données relationnelles et les services de bases de données relationnelles dans Azure.
  •  Découvrir le stockage Azure pour les données non relationnelles et les bases d’Azure Cosmos DB.
  • Découvrir l’entreposage de données à grande échelle, l’analytique en temps réel et la visualisation des données.

Public : Ce cours vise les personnes 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.

Prérecquis : Disposer d’un accès à Internet.

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 : 

Décrire les concepts de données de base (25 à 30 %)

Décrire les façons de représenter les données

• Décrire les caractéristiques des données structurées

• Décrire les caractéristiques des semi-structurés

• Décrire les caractéristiques des données non structurées

Identifier les options de stockage de données

• Décrire les formats courants des fichiers de données

• Décrire les types de bases de données

Décrire les charges de travail de données courantes

• Décrire les fonctionnalités des charges de travail transactionnelles

• Décrire les fonctionnalités des charges de travail analytiques

Identifier les rôles et les responsabilités pour les charges de travail de données

• Décrire les responsabilités des administrateurs de base de données

• Décrire les responsabilités des ingénieurs de données

• Décrire les responsabilités des analystes de données

Identifier les considérations relatives aux données relationnelles sur Azure (20 à 25 %)

Décrire les concepts relationnels

• Identifier les caractéristiques des données relationnelles

• Décrire la normalisation et pourquoi elle est utilisée

• Identifier les instructions courantes en langage de requête structuré (SQL)

• Identifier les objets de base de données communs

Décrire les services de données Azure relationnels

• Décrire la famille de produits Azure SQL, y compris Azure SQL Database, Azure SQL

• Instance gérée et SQL Server sur des machines virtuelles Azure

• Identifier les services de base de données Azure pour les systèmes de base de données open source

Décrire les considérations relatives au travail avec des données non relationnelles sur Azur (15—20%)

Décrire les fonctionnalités du stockage Azure

• Décrire le stockage Azure Blob

• Décrire le stockage de fichiers Azure

• Décrire le stockage Azure Table

Décrire les capacités et fonctionnalités d’Azure Cosmos DB

• Identifier les cas d’utilisation d’Azure Cosmos DB

• Décrire les API Azure Cosmos DB

Décrire une charge de travail d’analyse sur Azure (25 à 30 %)

Décrire les éléments communs des analyses à grande échelle

• Décrire les considérations relatives à l’ingestion et au traitement des données

• Décrire les options pour les magasins de données analytiques

• Décrire les services Azure pour l’entreposage de données, y compris Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Azure HDInsight et Azure Data Factory

Décrire la considération pour l’analyse de données en temps réel

• Décrire la différence entre les données par lots et en continu

• Décrire les technologies d’analyse en temps réel, notamment Azure Stream Analytics, Azure Synapse Explorateur de données et diffusion structurée Spark

Décrire la visualisation des données dans Microsoft Power BI

• Identifier les fonctionnalités de Power BI

• Décrire les fonctionnalités des modèles de données dans Power BI

• Identifier les visualisations appropriées pour les données

630
Nombre de personnes formées

Commentaires de nos stagiaires

« Le formateur dispose d’une connaissance solide de son sujet. »

PL-300, Le 05/10/2022

« Sympathique et synthétique »

PL-300, Le 05/10/2022

Très bonne connaissance de l’animateur avec des infos et prise en compte de nos questions.

PL-300, Le 05/10/2022