Formation Microsoft Azure Data Factory

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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.

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

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.
  • 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 : 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 :

  • Feuilles d’émargement dématérialisées par demi-journée signées par les participants et le formateur, permettant d’attester de la présence des stagiaires.
  • Certificat de réalisation
  • Attestation individuelle de fin de formation

Évaluation du stagiaire :

  • Questionnaire de positionnement en amont de la formation permettant d’identifier le niveau initial du participant, de valider l’adéquation de la formation avec son besoin et de recueillir ses attentes.
  • Évaluation continue tout au long de la formation par le formateur au moyen de mises en situation, exercices pratiques, études de cas ou échanges avec les participants.
  • Évaluation théorique des acquis en fin de formation, sous forme de quiz, permettant de vérifier l’atteinte des objectifs pédagogiques. Le formateur revient sur les notions nécessitant des approfondissements.

Évaluation de la satisfaction (formateur et stagiaires) :

  • Évaluation à chaud réalisée en fin de formation afin de mesurer la satisfaction des participants sur le contenu, l’animation et les conditions de réalisation de la formation.
  • Compte rendu du formateur à l’issue de la session.
  • Évaluation à froid, réalisée entre 45 jours et 3 mois après la formation, afin d’apprécier l’impact de la formation et le transfert des compétences en situation professionnelle.

Programme détaillé de la formation Microsoft Azure Data Factory

Jour 1 (7h)

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
  • 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.

Jour 2 (7h)

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.