Azure Data Engineer

Expérience avec les bases de données relationnelles et non relationnelles et connaissances des fondamentaux du cloud computing

Maîtriser l'installation, la configuration et la gestion des solutions de stockage de données sur Azure, incluant Cosmos DB, Data Lake Storage Gen2 et Azure Blob Storage - Développer des compétences avancées en traitement de données par lots et en temps réel en utilisant Azure Data Factory et Azure Databricks - Implémenter des mesures de sécurité robustes pour protéger les données, incluant le cryptage, le masquage des données et la configuration des points de terminaison sécurisés - Concevoir et optimiser des solutions de données pour garantir des performances élevées et une haute disponibilité, incluant la surveillance et la résolution des goulots d'étranglement - Préparer efficacement les participants aux examens de certification Microsoft Azure Data Engineer Associate en couvrant les compétences et connaissances évaluées.

Implémentation de Solutions de Stockage de Données

Installer une solution qui utilise Cosmos DB, Data Lake Storage Gen2 ou le stockage Blob
Mettre en œuvre la distribution de données et les partitions
Définir un modèle de cohérence dans Cosmos DB

Atelier pratique: Implémentation des modèles de cohérence dans Cosmos DB.
Provisionner un entrepôt de données non relationnelles
Fournir un accès aux données pour répondre aux exigences de sécurité

Atelier pratique: Configuration des accès sécurisés aux données.
Mettre en œuvre la haute disponibilité, la reprise après sinistre et la distribution mondiale

Atelier pratique: Configuration de la haute disponibilité et de la reprise après sinistre.

Implémentation de Solutions de Traitement des Données

Développer des solutions de traitement par lots
Ingérer des données à l'aide de PolyBase
Créer des services et des ensembles de données liés
Créer et planifier des déclencheurs
Mettre en œuvre des clusters, des blocs-notes, des travaux et une mise à l'échelle automatique dans Azure Databricks

Atelier pratique: Gestion des clusters et mise à l'échelle automatique dans Azure Databricks.

Surveillance et Optimisation des Solutions de Données

Surveiller les sources de données relationnelles et non relationnelles
Mettre en place la surveillance des outils de stockage
Configurer les alertes Azure Monitor
Optimiser les solutions de données Azure

Atelier pratique: Optimisation des performances des solutions de données

Conception de Solutions de Stockage de Données

Choisir la bonne solution de stockage de données
Conception de la distribution des données et des partitions
Anticiper et paramétrer la haute disponibilité et la reprise après sinistre

Atelier pratique: Planification de la haute disponibilité et des stratégies de reprise après sinistre.

Conception de Solutions de Traitement des Données

Concevoir des solutions de traitement par lots
Identifier la méthode optimale d'ingestion de données
Concevoir des solutions de traitement en temps réel

Atelier pratique: Implémentation du traitement en temps réel avec Stream Analytics et Azure Databricks.

Conception de la Sécurité et de la Conformité des Données

Définir les moyens de sécurité pour accéder aux données
Concevoir le cryptage des données
Définir le cadre de l'audit des données et le masquage des données
Concevoir une politique de conservation et d'archivage des données

Atelier pratique: Définition des politiques de conservation et d'archivage des données.

Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum. Chaque point théorique est systématiquement suivi d'exemples et exercices.

Contrôle continu

Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis