Formation Microsoft Azure Data Factory
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Finalité de la formation Microsoft Azure Data Factory
Cette formation permet de découvrir les fondamentaux et les compétences avancées d’Azure Data Factory et d’explorer l’utilisation des différents composants. Cette formation vous prépare à créer, orchestrer et gérer des pipelines de données de manière efficace, renforçant ainsi votre expertise dans le domaine du traitement des données dans le cloud.
Objectifs pédagogiques opérationnels de la formation Microsoft Azure Data Factory
A l’issue de la formation les stagiaires seront capables de :
- Maîtrise des Fondamentaux d’Azure Data Factory
- Acquérir les compétences nécessaires pour préparer, collecter et extraire des données de manière efficace.
- Optimisation de la Conception des Pipelines
- Surveillance et Gestion Proactives des Erreurs de Pipelines
Public concerné par la formation Microsoft Azure Data Factory
Cette formation s’adresse aux :
- Développeurs et ingénieurs data souhaitant intégrer Azure Data Factory dans leurs projets.
- Consultants/Responsables BI et Data qui veulent approfondir leur expertise sur les solutions cloud Microsoft.
- Administrateurs de bases de données et architectes de données désirant mettre en place des pipelines sur Azure.
- Personnes travaillant sur des problématiques d’intégration de données et souhaitant maîtriser Azure Data Factory.
Pré-requis de la formation Microsoft Azure Data Factory
- Une compréhension préalable des principes fondamentaux de Microsoft Azure et des concepts d’intégration de données est bénéfique.
- Ordinateur Portable ou de bureau
- Connexion Internet Stable
- Navigateur Web
- Compte Azure permettant de créer les ressources suivantes : Groupe de ressources, Fabrique de données, Compte de stockage Azure (Blobs et Data Lake Gen 2), Serveur et base de données Azure SQL. Remarque : Azure offre une période d’essai gratuite pour les nouveaux utilisateurs.
- Azure Storage Exploreret SQL Server Management Studio installés sur sa machine
- Aucune expérience préalable avec Azure Data Factory n’est nécessaire.
Moyens et méthodes pédagogiques de la formation Microsoft Azure Data Factory
- Moyens : support pédagogique (PDF numérique remis à chaque stagiaire), Sources de données à utiliser pour les exercices.
- Méthodes : Exposé, démonstration par le formateur, exercices pratiques pour les stagiaires.
Suivi et évaluation de la formation Microsoft Azure Data Factory
- Suivi :
- Feuille d’émargement pour les formations sur site et à distance (envoyé par mail à l’entreprise)
- Certificat de réalisation (pour les OPCO)
- Attestation individuelle de fin de formation distance (envoyé par mail au stagiaire)
- Évaluation du stagiaire :
- Autoévaluation quelques jours avant l’entrée en formation (niveau de départ, besoins, attentes)
- Evaluation théorique de la formation
- Evaluation pratique de la formation
- Évaluation du formateur et de la formation :
- Questionnaire de satisfaction à chaud en fin de formation
- Evaluation à froid 3 mois après la formation
Programme détaillé de la formation Microsoft Azure Data Factory
Matin (9h – 12h30)
Introduction
- Qu’est-ce qu’un ETL ?
- Qu’est-ce que le clou computing ?
Overview
- Azure Data Factory
- Architecture dans projet BI sur Azure
- Azure storage
Après-midi (13h30 – 17h)
Mise en place de l’environnement de formation
- Portail Azure
Groupe de ressources
Data Factory
Azure Storage Account
Azure SQL Database
- Portail Azure
Les composants de Azure Data Factory
- Linked Service
- Data Set
- Pipeline
À l’issue de cette journée, les participants sauront naviguer dans le portail Azure, configurer un environnement de développement pour Azure Data Factory et maîtriser la création des composants de base de l’outil.
Matin (9h – 12h30)
Ingestion des données
- Activité Copie
- Activité Validation
- Activité Obtenir les métadonnées
- Activité Condition Si
- Paramètres et variables
- Activité Recherche
- Activité ForEach
- Activité Suppression
- Triggers
Après-midi (14h – 17h)
Transformation des données
- Source
- Filtrer
- Sélectionner
- Pivot
- Rechercher
- Destination
- Colonne dérivée
- Agrégation
- Jointure
- Trier
Evaluation théorique
Aller plus loin : Migration des packages SSI vers Azure Data Factory
À l’issue de cette journée, les participants maîtriseront les trois principaux concepts de l’ETL avec Azure Data Factory : Extraction, Transformation et Chargement, ainsi que le monitoring et l’automatisation des pipelines.