Microsoft - DP 900 : Azure Data Fundamentals
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Formation créée le 08/07/2022. Dernière mise à jour le 03/08/2022.
Version du programme : 1
Programme de la formation
Cette formation va vous permettre d’apprendre les concepts fondamentaux des bases de données dans un environnement Cloud. Vous acquerriez les compétences de base en matière de services de données au sein de Microsoft Azure. Vous aborderez des thèmes tel les bases de données relationnelles et non relationnelles, l'analyse de données volumineuse ou encore les rôles, les tâches et les responsabilités dans le monde des données. La formation aborde également le traitement des options disponibles pour la mise en place de solutions d'analyse de données dans Azure : Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, et Azure HDInsight et permet d'appréhender la solution d'analyse de données Power BI
Objectifs de la formation
- Décrire les concepts des données de base
- Décrire les concepts des données de base dans Azure
- Décrire le travail avec les données non relationnelles sur Azure
- Décrire une charge de travail analytique sur Azure
Profil des bénéficiaires
Pour qui
- Tout public, Débutant
Prérequis
- Pas de prérequis technique. Un niveau d’anglais B1 est requis
Contenu de la formation
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Décrire les types de charges de travail de données de base
- Décrire les données de lot
- Décrire les données de streaming
- Décrire la différence entre les données par lots et les données en continu
- Décrire les caractéristiques des données relationnelles
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Décrire les concepts de base de l'analyse de données
- Décrire la visualisation des données (par exemple, visualisation, reporting, business intelligence (BI))
- Décrire les types de graphiques de base tels que les graphiques à barres et les graphiques à secteurs
- Décrire les techniques d'analyse (par exemple, descriptives, diagnostiques, prédictives, prescriptives, cognitif)
- Décrire le traitement ELT et ETL
- Décrire les concepts du traitement des données
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Décrire les charges de travail des données relationnelles
- Identifier la bonne offre de données pour une charge de travail relationnelle
- Décrire les structures de données relationnelles (par exemple, tables, index, vues)
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Décrire les services de données Azure relationnels
- Décrire et comparer les solutions PaaS, IaaS et SaaS
- Décrire la famille de produits Azure SQL, notamment Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance et SQL Server sur des machines virtuelles Azure
- Décrire Azure Synapse Analytics
- Décrire Azure Database pour PostgreSQL, Azure Database pour MariaDB et Azure Database pour MySQL
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Identifier les tâches de gestion de base pour les données relationnelles
- Décrire l'approvisionnement et le déploiement des services de données relationnelles
- Décrire la méthode de déploiement, y compris le portail Azure, les modèles Azure Resource Manager, Azure PowerShell et l'interface de ligne de commande (CLI) Azure
- Identifier les composants de sécurité des données (par exemple, pare-feu, authentification)
- Identifier les problèmes de connectivité de base (par exemple, accès sur site, accès à partir de réseaux virtuels Azure, accès à partir d'Internet, authentification, pare-feu)
- Identifier les outils de requête (par exemple, Azure Data Studio, SQL Server Management Studio, utilitaire sqlcmd, etc.
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Décrire les techniques de requête pour les données à l'aide du langage SQL
- Comparer le langage de définition de données (DDL) au langage de manipulation de données (DML)
- Interroger des données relationnelles dans Azure SQL Database, Azure Database pour PostgreSQL et Azure Database pour MySQL
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Décrire les charges de travail de données non relationnelles
- Décrire les caractéristiques des données non relationnelles
- Décrire les types de données non relationnelles
- Recommander le bon magasin de données
- Déterminer quand utiliser des données non relationnelles
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Décrire les offres de données non relationnelles sur Azure
- Identifier les services de données Azure pour les charges de travail non relationnelles
- Décrire les API Azure Cosmos DB
- Décrire le stockage Azure Table
- Décrire le stockage Azure Blob
- Décrire le stockage de fichiers Azure
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Décrire les charges de travail analytiques
- Décrire les charges de travail transactionnelles
- Décrire la différence entre une charge de travail transactionnelle et analytique
- Décrire la différence entre batch et temps réel
- Décrire les charges de travail d'entreposage de données
- Déterminer quand une solution d'entrepôt de données est nécessaire
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Décrire les composants d'un entrepôt de données moderne
- Décrire les services de données Azure pour les entrepôts de données modernes tels qu’Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks et Azure HDInsight
- Décrire l'architecture et la charge de travail modernes d'entreposage de données
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Décrire l'ingestion et le traitement des données sur Azure
- Décrire les pratiques courantes pour le chargement de données
- Décrire les composants d'Azure Data Factory (par exemple, pipeline, activités, etc.)
- Décrire les options de traitement des données (par exemple, Azure HDInsight, Azure Databricks, Azure Synapse Analytique, Azure Data Factory)
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Décrire la visualisation des données dans Microsoft Power BI
- Décrire le rôle des rapports paginés
- Décrire le rôle des rapports interactifs
- Décrire le rôle des tableaux de bord
- Décrire le workflow dans Power BI
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
- Feuilles de présence.
- Questions orales ou écrites (QCM).
- Mises en situation.
- Formulaires d'évaluation de la formation.
- Certificat de réalisation de l’action de formation.
Ressources techniques et pédagogiques
- Accueil des apprenants dans une salle dédiée à la formation.
- Documents supports de formation projetés.
- Exposés théoriques
- Etude de cas concrets
- Quiz en salle
- Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation.
Modalités de certification
Détails sur la certification
- Préparation certification Microsoft DP-900
Capacité d'accueil
Entre 2 et 10 apprenants