OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

• Savoir explorer les options de calcul et de stockage pour les charges de travail d'ingénierie des données dans Azure
• Être capable de concevoir et mettre en oeuvre la couche de diffusion
• Pouvoir comprendre les considérations d'ingénierie des données
• Apprendre à exécuter des requêtes interactives à l'aide de pools SQL sans serveur
• Comprendre comment 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
• Pouvoir intégrer et charger des données dans l'entrepôt de données
• Être capable de transformer les données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
• Apprendre à intégrer les données des blocs-notes avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
• Pouvoir optimiser les performances des requêtes avec des pools SQL dédiés dans Azure Synapse
• Comprendre comment analyser et optimiser le stockage de l'entrepôt de données
• Pouvoir prendre en charge le traitement analytique transactionnel hybride (HTAP) avec Azure Synapse Link
• Savoir réaliser une sécurité de bout en bout avec Azure Synapse Analytics
• Être capable d'effectuer un traitement de flux en temps réel avec Stream Analytics
• Apprendre à créer une solution de traitement de flux avec Event Hubs et Azure Databricks
• Comprendre comment créer des rapports à l'aide de l'intégration de Power BI avec Azure Synpase Analytics
• Pouvoir effectuer des processus d'apprentissage automatique intégrés dans Azure Synapse Analytics