Informatique

Formation Formation Microsoft Azure : ETL et Principes Fondamentaux du Data Warehouse

Découvrez comment créer des pipelines de données efficaces et optimiser le stockage et l'analyse pour prendre des décisions éclairées avec Microsoft Azure. Cette formation vous permettra de maîtriser les fondamentaux de l'ETL et du Data Warehouse, essentiels pour les experts des données.

Réponse sous 24h ouvrées

En intra la formation peut être entièrement sur mesure

Durée21h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
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  • Concevoir des architectures Data Warehouse sur Azure
  • Maîtriser l'ETL avec Azure Data Factory
  • Gérer et optimiser le stockage de données analytiques Azure
  • Appliquer les principes de gouvernance et sécurité des données
01.Introduction à la BI et au rôle d'Azure Data Platform
  • Définition de la Business Intelligence (BI) et de ses objectifs.
  • Présentation de la plateforme Microsoft Azure pour la BI.
  • Vue d'ensemble des services Azure pertinents pour les données.
02.Les fondamentaux de l'ETL et de l'intégration de données
  • Comprendre les étapes Extract, Transform, Load (ETL).
  • Concepts clés d'intégration de données et leurs défis.
  • Introduction aux outils ETL d'Azure (Azure Data Factory).
03.Architectures Data Warehouse et Data Lake
  • Principes et objectifs d'un Data Warehouse (DW).
  • Différences entre Data Warehouse et Data Lake.
  • Modélisation de données pour DW (schéma en étoile, en flocon).
04.Azure Data Factory (ADF) - Création de Pipelines et Activités
  • Présentation détaillée d'Azure Data Factory.
  • Création et orchestration de pipelines de données.
  • Utilisation des activités Copy Data, Lookup, Stored Procedure.
05.Stockage des données analytiques dans Azure Blob Storage & Data Lake
  • Stratégies de stockage avec Azure Blob Storage.
  • Utilisation d'Azure Data Lake Storage Gen2.
  • Organisation et sécurité des données dans le Data Lake.
06.Azure SQL Data Warehouse (Synapse Analytics) - Fondamentaux
  • Introduction à Azure Synapse Analytics pour le Data Warehousing.
  • Architecture et concepts du traitement MPP (Massively Parallel Processing).
  • Création et gestion d'une instance Synapse SQL Pool.
07.Azure SQL Data Warehouse (Synapse Analytics) - Chargement et Optimisation
  • Stratégies de chargement de données dans Synapse SQL Pool.
  • Utilisation de PolyBase pour l'intégration de données externes.
  • Optimisation des performances des requêtes (index, vues matérialisées).
08.Traitement de données en temps réel avec Azure Event Hubs / Stream Analytics
  • Introduction au traitement de données en streaming.
  • Utilisation d'Azure Event Hubs pour l'ingestion de données.
  • Analyse en temps réel avec Azure Stream Analytics.
09.Cas pratique et meilleures pratiques pour un projet BI Azure
  • Scénario d'intégration de bout en bout avec Azure.
  • Conception d'une solution BI complète.
  • Trucs et astuces pour une implémentation réussie.
  • ## Compétences

Concevoir des architectures Data Warehouse sur Azure

Concevoir des architectures de Data Warehouse et Data LakeScalable sur Microsoft Azure, en appliquant les principes de modélisation dimensionnelle et en tirant parti des services comme Azure Synapse Analytics et Azure Data Lake Storage.

Maîtriser l'ETL avec Azure Data Factory

Développer et orchestrer des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) robustes et efficaces avec Azure Data Factory, en intégrant diverses sources de données et en implémentant des transformations complexes.

Gérer et optimiser le stockage de données analytiques Azure

Gérer et optimiser le stockage des données analytiques dans Microsoft Azure, en sélectionnant les services appropriés (Blob Storage, Data Lake Storage Gen2) et en assurant la sécurité et la performance des données.

Appliquer les principes de gouvernance et sécurité des données

Mettre en œuvre les principes fondamentaux de la gouvernance des données et de la sécurité dans un environnement de BI sur Azure, en gérant les accès, la conformité et la confidentialité des informations.

Financement

Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.

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Points forts de la formation

Formation Microsoft Azure : ETL et Principes Fondamentaux du Data Warehouse — pourquoi la choisir ?

🎯
Maîtrise d'Azure Data Factory

Apprenez à créer et gérer des pipelines ETL complexes avec Azure Data Factory, un atout essentiel pour tout Data Engineer.

🏗️
Conception d'architectures modernes

Développez des compétences pour concevoir des architectures Data Warehouse et Data Lake sur Azure, répondant aux besoins actuels d'analyse de données.

🔒
Gouvernance des données

Intégrez les principes de gouvernance et de sécurité des données dans vos projets, garantissant la conformité et la protection des informations sensibles.

📊
Stockage optimisé des données

Maîtrisez le stockage des données analytiques dans Azure Blob Storage et Data Lake, permettant une gestion efficace et évolutive de vos données.

🚀
Formation adaptée à tous niveaux

Que vous soyez débutant ou expert, cette formation est conçue pour s'adapter à votre niveau tout en renforçant vos compétences spécifiques.

🤝
Networking inter-entreprises

Profitez d'un format inter-entreprise pour échanger des idées et pratiques avec des professionnels de divers secteurs, enrichissant ainsi votre expérience.

Thématique

Questions clés

Tout ce que vous devez savoir sur Formation Microsoft Azure : ETL et Principes Fondamentaux du Data Warehouse.

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Financement

Financer Formation Microsoft Azure : ETL et Principes Fondamentaux du Data Warehouse

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Formation Microsoft Azure : ETL et Principes Fondamentaux du Data Warehouse. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.

Logo OPCO – Opérateur de compétences
OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.

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Logo du FAF – Fonds d’Assurance Formation
FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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Logo France Travail
FranceTravail

Des aides pour les demandeurs d’emploi

France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.

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Compte Personnel de Formation
Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation.

Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.

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Aide régionale à la formation
Région

Aides régionales pour la formation professionnelle

Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.

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Dispositif FNE Formation pour entreprises
FNE Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.

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Formation Microsoft Azure : ETL et Principes Fondamentaux du Data Warehouse en situation

Un participant a conçu une architecture Data Warehouse sur Azure, optimisant ainsi le stockage et l'accès aux données.

Un autre a créé des pipelines de données dans Azure Data Factory pour automatiser le traitement des données.

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