DP900 Principes de base sur les données Microsoft Azure
DP900 : Data Fundamentals Azure Microsoft
499.00€
/personne
La formation DP900 Principes de base sur les données Microsoft Azure est une formation professionnelle destinée aux professionnels souhaitant acquérir les compétences de base sur les données sur la plateforme Microsoft Azure. Microsoft Azure est une plateforme de cloud computing qui offre une large gamme de services de données, permettant aux utilisateurs de développer et de déployer des applications de manière rapide et efficace.
Au cours de cette formation, les participants apprendront les concepts de base sur les données et comment ils s’appliquent sur Microsoft Azure. Ils apprendront également à utiliser les outils et technologies disponibles sur la plateforme pour développer et déployer des applications de données, ainsi qu’à gérer et à maintenir ces applications de manière efficace.
La formation DP900 Principes de base sur les données Microsoft Azure s’adresse à tous ceux qui souhaitent comprendre les enjeux des données et mettre en œuvre les bonnes pratiques pour développer et gérer des applications de données sur Microsoft Azure. Elle est particulièrement recommandée pour les professionnels du développement de logiciels, du marketing, du financement, de la gestion de projet et de la vente, ainsi que pour les responsables de la prise de décision au sein de leur organisation.
La formation DP900 Principes de base sur les données Microsoft Azure est dispensée par des formateurs professionnels ayant une solide expérience sur les données dans diverses entreprises et organisations. Les participants bénéficieront d’un apprentissage pratique grâce à des exercices et des cas pratiques qui leur permettront de mettre en œuvre les compétences acquises au cours de la formation.
Décrire les concepts de données de base
Décrire les types de charges de travail de données de base :
- Les données par lots décrire les données de streaming
- La différence entre les données de lot et les données de streaming
- Les caractéristiques des données relationnelles
Décrire les concepts de base de l’analyse de données :
- La visualisation des données (par exemple, visualisation, reporting, business intelligence (BI))
- Les types de graphiques de base tels que les graphiques à barres et les graphiques à secteurs
- Les techniques d’analyse (par exemple, descriptives, diagnostiques, prédictives, prescriptives, cognitives)
- Le traitement ELT et ETL
- Les concepts de traitement des données
Décrire comment travailler avec les données relationnelles sur Azure
- Décrire les charges de travail de données relationnelles :
- L’offre de données adaptée à une charge de travail relationnelle
- Les structures de données relationnelles (par exemple, tables, index, vues)
Décrire les services de données Azure relationnels :
- Les solutions PaaS, IaaS et SaaS
- La famille de produits Azure SQL, notamment Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance et SQL Server sur les machines virtuelles Azure
- Azure Synapse Analytics
- Azure Database pour PostgreSQL, Azure Database pour MariaDB et Azure Database pour MySQL
- Les tâches de gestion de base pour les données relationnelles
Décrire le provisionnement et le déploiement des services de données relationnelles :
- 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
- Les composants de sécurité des données (par exemple, pare-feu,authentification)
- Les problèmes de connectivité de base (par exemple, accès à partir d’un réseau virtuel Azure, accès à partir d’Internet, authentification, pare-feu)
- Les outils de requête (par exemple, Azure Data Studio, SQL Server Management Studio, utilitaire sqlcmd, etc.)
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 des données (DML)
- Requérir des données relationnelles dans Azure SQL Database, Azure Database for postgreSQL et Azure data base
Décrire comment travailler avec des données non relationnelles sur Azure
- Décrire les charges de travail de données non relationnelles :
- Les caractéristiques des données non relationnelles
- Les types de données non relationnelles
- Recommander le magasin de données correct
- Déterminer quand utiliser des données non relationnelles
Décrire les offres de données non relationnelles sur Azure :
- Les services de données Azure pour les charges de travail non relationnelles
- Les API Azure Cosmos DB
- Le stockage de tables Azure
- Le stockage d’objets blob Azure
- Le stockage de fichiers Azure
Décrire et identifier le stockage de fichiers Azure :
- Les tâches de gestion de base pour les données non relationnelles
- La mise en service et le déploiement de services de données non relationnelles
- 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
- Les composants de sécurité des données (par exemple, pare-feu, Accès à partir de réseaux virtuels Azure, accès à partir d’Internet, authentification, pare-feu)
- Les outils de gestion pour les données non relationnelles
Décrire une charge de travail d’analyse sur Azure
Décrire les charges de travail d’analyse décrire les charges de travail transactionnelles :
- La différence entre une charge de travail transactionnelle et une charge de travail d’analyse
- La différence entre le traitement par lots et le temps réel
- Les charges de travail d’entreposage de données
- Déterminer quand une solution d’entrepôt de données est nécessaire
Décrire les composants d’un entrepôt de données moderne :
- Les services de données Azure pour l’entreposage de données moderne tels qu’Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks et Azure HDInsight
- L’architecture et la charge de travail modernes d’entreposage de données
Décrire l’ingestion et le traitement des données sur Azure :
- Les pratiques courantes de chargement des données
- Les composants d’Azure Data Factory (par exemple, pipeline, activités, etc.)
- Les options de traitement des données (par exemple, Azure HDInsight, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory)
Décrire la visualisation des données dans Microsoft Power BI :
- Le rôle des rapports paginés
- Le rôle des rapports interactifs
- Le rôle des tableaux de bord
- Le flux de travail dans Power BI
Cette formation sera principalement constituée de théorie et d’ateliers techniques qui permettront d’être rapidement opérationnel.
Support : un support de cours officiel Microsoft en français sera remis aux participants au format électronique via la plateforme
Evaluation : les acquis sont évalués tout au long de la formation et en fin de formation par le formateur (questions régulières, travaux pratiques, QCM ou autres méthodes).
Formateur : le tout animé par un consultant-formateur expérimenté, nourri d’une expérience terrain, et accrédité Microsoft Certified Trainer.
Satisfaction : à l’issue de la formation, chaque participant répond à un questionnaire d’évaluation qui est ensuite analysé en vue de maintenir et d’améliorer la qualité de nos formations. Les appréciations que vous avez formulées font l’objet d’un enregistrement et d’une analyse qualitative de la formation et du formateur. ITEsystème formation dispose d’un processus qualité qui prend en considération les retours des participants afin d’être proactif quant à la solution corrective adaptée.
Nous veillons à ce que tous les objectifs de l’examen soient couverts en profondeur afin que vous soyez prêt pour toute question de l’examen. Nos tests pratiques sont rédigés par des experts de l’industrie en la matière. Ils travaillent en étroite collaboration avec les fournisseurs de certification pour comprendre les objectifs de l’examen, participer aux tests bêta et passer l’examen eux-mêmes avant de créer de nouveaux tests pratiques
Suivi : une feuille d’émargement par demi-journée de présence est signée par chacun des participants.
Cette formation peut être dispensée en mode présentiel comme en distanciel.
Elle prend en charge les compétences ci-dessous ; le pourcentage indique le poids relatif du module dans l’examen global. Plus vous vous concentrez sur des modules avec un pourcentage plus élevé, plus vous obtiendrez probablement plus de notes à l’examen.
Cet examen mesure votre capacité à accomplir les tâches techniques suivantes :
- Décrire les concepts des données de base (15-20%)
- Décrire les concepts des données de base dans Azure (25-30%)
- Décrire le travail avec les données non relationnelles sur Azure (25-30%)
- Décrire une charge de travail analytique sur Azure (25-30%)
A l’issu de cette formation les candidats seront en mesure de :
- Apprendre les principes fondamentaux des concepts de base de données dans un environnement Cloud
- Obtenir des compétences de base dans Cloud Data Services
- Développer leurs connaissances de base des services de données Cloud dans Microsoft Azure.
- Identifier et décrire les concepts de base de données, tels que relationnel, non relationnel, Big Data et analytique,
- Explorer comment cette technologie est implémentée avec Microsoft Azure.
- Explorer les rôles, les tâches et les responsabilités dans le monde des données.
- Explorer les offres de données relationnelles, l’approvisionnement et le déploiement de bases de données relationnelles,
- Interroger les données relationnelles via des solutions de données Cloud avec Microsoft Azure.
- Explorer les offres de données non relationnelles, l’approvisionnement et le déploiement de bases de données non relationnelles, ainsi que les magasins de données non relationnelles avec Microsoft Azure.
- Explorer les options de traitement disponibles pour créer des solutions d’analyse de données dans Azure.
- Explorer Azure Synapse Analytics, Azure Databricks et Azure HDInsight.
- Découvrir ce que Power BI, y compris ses blocs de construction et la façon dont ils fonctionnent ensemble.
Les candidats à la certification Azure Data Fundamentals doivent posséder des connaissances fondamentales des concepts des données de base et de leur mise en œuvre à l’aide des services de données de Microsoft Azure.
Cette certification est destinée aux candidats qui viennent de commencer à travailler avec des données sur le cloud.
Les candidats doivent être familiarisés avec les concepts des données relationnelles et non relationnelles, et avec les différents types de charges de travail de données tels que les transactionnelles et les analytiques.
La certification Azure Data Fundamentals peut être utilisé pour se préparer à d’autres certifications Azure basées sur les rôles tels que Azure Database Administrator Associate ou Azure Data Engineer Associate, sans être un prérequis pour elles.
La certification de prérequis n’est pas requise avant de suivre ce cours. Les étudiants des notions de base sur Azure Data ont pu commencer par une connaissance de base des concepts informatiques et Internet, ainsi qu’un intérêt pour l’extraction d’informations à partir de données.
Plus particulièrement :
- Expérience à l’aide d’un navigateur Web, tel que Microsoft Edge.
- Vous êtes familiarisé avec les concepts de base liés aux données, tels que l’utilisation de tables de données dans une feuille de calcul et la visualisation de données à l’aide de graphiques.
- La volonté de vous familiariser avec l’exploration pratique.
Il est possible de vous inscrire jusqu’à 2 jours ouvrés avant le début de la formation, sous condition de places disponibles et de réception du devis signé.
Il est aussi possible – sur demande – d’adapter des moyens de la prestation pour les personnes en situation de handicap en fonction du type de handicap.
Le centre de formation ITEsystem Formation est situé au : Grand Paris au 21 rue jean Rostand 91898 Orsay
Vous pouvez facilement y accéder par les transports en commun suivants :
En voiture : prendre la N118, sortie 9 Centre universitaire Grandes écoles.
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