Explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d'ingénierie des données

Introduction à Azure Synapse Analytics

Décrire Azure Databricks

Introduction au stockage Azure Data Lake

Décrire l'architecture Delta Lake

Travailler avec des flux de données à l'aide d'Azure Stream Analytics

Concevoir et mettre en oeuvre la couche de service

Concevoir un schéma multidimensionnel pour optimiser les charges de travail analytiques

Transformation sans code à grande échelle avec Azure Data Factory

Remplir les dimensions à évolution lente dans les pipelines Azure Synapse Analytics

Considérations d'ingénierie des données pour les fichiers source

Concevoir un entrepôt de données moderne à l'aide d'Azure Synapse Analytics

Sécuriser un entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics

Exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur Azure Synapse Analytics

Découvrir les fonctionnalités des pools SQL sans serveur Azure Synapse

Interroger des données dans le lac à l'aide de pools SQL sans serveur Azure Synapse

Créer des objets de métadonnées dans des pools SQL sans serveur Azure Synapse

Sécuriser les données et gérer les utilisateurs dans les pools SQL sans serveur Azure Synapse

Explorer, transformer et charger des données dans l'entrepôt de données à l'aide d'Apache Spark

Comprendre l'ingénierie du Big Data avec Apache Spark dans Azure Synapse Analytics

Ingérer des données avec des blocs-notes Apache Spark dans Azure Synapse Analytics

Transformer les données avec DataFrames dans Apache Spark Pools dans Azure Synapse Analytics

Intégrer les pools SQL et Apache Spark dans Azure Synapse Analytics

Exploration et transformation des données dans Azure Databricks

Ingérer et charger des données dans l'entrepôt de données

Transformer les données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines

Orchestrer le mouvement et la transformation des données dans Azure Synapse Pipelines

Optimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse

Analyser et optimiser le stockage de l'entrepôt de données

Prise en charge du traitement analytique transactionnel hybride (HTAP) avec Azure Synapse Link

Sécurité de bout en bout avec Azure Synapse Analytics

Traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics

Créer une solution de traitement de flux avec Event Hubs et Azure Databricks

Créer des rapports à l'aide de l'intégration de Power BI avec Azure Synapse Analytics

Effectuer des processus d'apprentissage automatique intégrés dans Azure Synapse Analytics

• Explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d'ingénierie des données dans Azure
• Concevoir et mettre en oeuvre la couche de service
• Comprendre les considérations relatives à l'ingénierie des données
• Exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur
• Explorer, transformer et charger des données dans l'entrepôt de données à l'aide d'Apache Spark.
• Effectuer l'exploration et la transformation des données dans Azure Databricks
• Ingérer et charger des données dans l'entrepôt de données
• Transformer les données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
• Intégrer les données des ordinateurs portables avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
• Optimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse
• Analyser et optimiser le stockage dans l'entrepôt de données
• Prendre en charge le traitement analytique transactionnel hybride (HTAP) avec Azure Synapse Link
• Assurer la sécurité de bout en bout avec Azure Synapse Analytics
• Effectuer un traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics
• Créer une solution de traitement en continu avec Event Hubs et Azure Databricks
• Créer des rapports à l'aide de l'intégration Power BI avec Azure Synpase Analytics
• Exécuter des processus d'apprentissage automatiques intégrés dans Azure Synapse Analytics

• Attestation de suivi de formation
• Certification Concevoir et mettre en oeuvre la gestion des données dans Microsoft Azure