1. Explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail
2. Concevoir et mettre en oeuvre la couche de service
3. Considérer l'ingénierie de données pour les fichiers sources
4. Exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur Azure
5. Explorer, transformer et charger des données dans l'entrepôt de données
6. Explorer et transformer des données dans Azure Databricks
7. Ingérer et charger des données dans l'entrepôt de données
8. Transformer les données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
9. Orchestrer le mouvement et la transformation des données dans Azure
10. Optimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure
11. Analyser et Optimiser le stockage de l'entrepôt de données
12. Prendre en charge le traitement analytique transactionnel hybride (HATP)
13. Sécuriser de bout en bout avec Azure Synapse Analytics
14. Traiter des flux en temps réel avec Stream Analytics
15. Créer une solution de traitement de flux avec Event Hubs et Azure Databircks
16. Créer des rapports à l'aide de l'intégration de Power BI avec Azure Synapse
17. Effectuer des processus d'apprentissage automatique intégrés dans Azure

1. Savoir explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d'ingénierie des données dans Azure.
2. Être capable de concevoir et mettre en oeuvre la couche de diffusion.
3. Pouvoir comprendre les considérations d'ingénierie des données.
4. Apprendre à exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur.
5. Comprendre comment explorer, transformer et charger des données dans l'entrepôt de données à l'aide d'Apache Spark.
6. Effectuer l'exploration et la transformation des données dans Azure Databricks.
7. Pouvoir intégrer et charger des données dans l'entrepôt de données.
8. Être capable de transformer les données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines.
9. Apprendre à intégrer les données des blocs-notes avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines.
10. Pouvoir optimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse.
11. Comprendre comment analyser et optimiser le stockage de l'entrepôt de données.
12. Pouvoir prendre en charge le traitement analytique transactionnel hybride (HTAP) avec Azure Synapse Link.
13. Savoir réaliser une sécurité de bout en bout avec Azure Synapse Analytics.
14. Être capable d'effectuer un traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics.
15. Apprendre à créer une solution de traitement de flux avec Event Hubs et Azure Databricks.
16. Comprendre comment créer des rapports à l'aide de l'intégration de Power BI avec Azure Synpase Analytics.
17. Pouvoir effectuer des processus d'apprentissage automatique intégrés dans Azure Synapse Analytics

Passage et réussite de la certification Microsoft DP-203 : Concevoir et mettre en oeuvre la gestion des données dans Microsoft Azure