Cours DP-750 – Ingénierie des données avec Azure Databricks sur Microsoft Azure
Le cours DP-750: Implement data engineering solutions using Azure Databricks est une formation officielle de Microsoft axée sur la conception et la mise en œuvre de solutions d'ingénierie des données sur Microsoft Azure en utilisant Azure Databricks. Ce cours aborde la manière de traiter, transformer et gérer de grands volumes de données dans des environnements cloud, en appliquant des architectures de données modernes.
Pendant la formation, les participants apprennent à construire des pipelines de données, à automatiser les processus d'ingestion et de transformation, et à travailler avec des données structurées et non structurées dans des scénarios d'entreprise. Il s'adresse aux profils techniques tels que les ingénieurs de données, les développeurs, les architectes cloud et les spécialistes en analytique qui gèrent des plateformes de données dans les organisations.
La valeur pratique du cours DP-750 réside dans son approche appliquée à l'entreprise, permettant de développer des solutions évolutives qui optimisent le traitement des données, améliorent la qualité de l'information et facilitent l'analyse avancée. En tant que cours officiel de Microsoft, il garantit un contenu actualisé et aligné sur les meilleures pratiques du secteur. De plus, cette formation est finançable via FUNDAE, facilitant son intégration dans les plans de formation d'entreprise.
Description générale du cours DP-750
Le cours DP-750: Implement data engineering solutions using Azure Databricks est une formation officielle de Microsoft orientée vers la conception et le développement de solutions d'ingénierie des données dans des environnements cloud utilisant Microsoft Azure et Azure Databricks. Ce cours permet aux professionnels de travailler avec de grands volumes de données, en appliquant des technologies modernes pour le traitement et l'analyse des données dans le cloud.
Tout au long de la formation, l'étudiant apprendra à configurer et gérer des clusters de données, à développer des pipelines de traitement et à transformer des datasets grâce à des environnements collaboratifs tels que Databricks. Le cours aborde des scénarios réels où l'ingestion, la transformation et le stockage des données sont essentiels pour les systèmes d'analyse, l'intelligence artificielle et le reporting d'entreprise.
Cette formation s'adresse particulièrement aux profils techniques tels que les ingénieurs de données, les développeurs et les architectes cloud, qui travaillent sur des projets où la gestion efficace des données est critique. Son approche pratique permet de mettre en œuvre des solutions évolutives qui optimisent les flux de données et améliorent la qualité de l'information dans les environnements d'entreprise.
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À quoi sert la certification DP-750 de Microsoft dans l'environnement professionnel ?
La certification DP-750, axée sur l'ingénierie des données avec Azure Databricks au sein de l'écosystème Microsoft Azure, permet aux professionnels de démontrer leur capacité à concevoir et gérer des solutions de traitement de données à grande échelle. Sur le marché du travail, cette certification valide des compétences clés dans le traitement, la transformation et la préparation des données pour l'analyse avancée et les projets d'intelligence artificielle.
Elle s'adresse aux profils techniques tels que les ingénieurs de données, les développeurs, les architectes cloud et les consultants en données, qui travaillent sur des projets réels où il est nécessaire de construire des pipelines de données robustes, d'automatiser les processus d'ingestion et de préparer les informations pour les systèmes analytiques et de reporting. En entreprise, ces compétences s'appliquent directement aux plateformes de données modernes, aux intégrations cloud et aux solutions de Big Data.
Au niveau professionnel, le cours DP-750 facilite la spécialisation en ingénierie des données sur Azure, améliorant l'employabilité et permettant d'accéder à des rôles clés dans les projets de transformation numérique. Il apporte les capacités nécessaires pour gérer le cycle complet des données, optimiser les processus et contribuer à la prise de décision basée sur les données dans les environnements d'entreprise.
Applications professionnelles d'Azure Databricks
Azure Databricks, intégré à l'écosystème Microsoft Azure, est une plateforme d'analyse et de traitement de données conçue pour travailler avec de grands volumes d'informations dans des environnements d'entreprise. Dans le cadre du cours DP-750, cette technologie est utilisée pour construire des solutions d'ingénierie de données qui permettent d'automatiser le traitement des données et de préparer les informations pour leur analyse ultérieure.
En pratique, Azure Databricks s'applique à de multiples scénarios d'entreprise : automatisation des processus d'ingestion et de transformation de données, développement de pipelines de données pour des applications analytiques, analyse de grands datasets pour l'intelligence d'affaires et support aux systèmes de reporting et de prise de décision. Par exemple, il permet de traiter des données de ventes, d'optimiser les opérations logistiques ou d'intégrer des informations provenant de différents systèmes d'entreprise dans une seule plateforme de données.
Le cours DP-750 offre une vision appliquée qui permet de mettre en œuvre ces solutions dans des projets réels, aidant les organisations à améliorer la gestion des données, à réduire les temps de traitement et à faciliter le développement de solutions évolutives alignées sur les besoins de l'entreprise.
Ce que comprennent les cours et certifications officielles Microsoft chez Nanfor
La formation comprend le matériel de Microsoft Learn, des présentations de tuteurs experts, des laboratoires autorisés, des tutorats spécialisés, des sessions personnalisées avec un tuteur expert, la préparation à la certification et un certificat de fin de formation, combinant le contenu institutionnel avec l'accompagnement expert de Nanfor.
Découvrir tous les composants
Avantages de la formation DP-750
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Spécialisation en ingénierie des données avec Azure Databricks : Développement de solutions modernes de traitement et de transformation de données à grande échelle.
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Construction de pipelines de données évolutifs : Automatisation de l'ingestion, de la transformation et du déploiement de données dans des environnements cloud.
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Intégration complète avec l'écosystème Azure : Connexion avec des services comme Azure Storage, Data Factory ou Power BI pour des solutions de bout en bout.
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Optimisation du traitement et de l'analyse des données : Amélioration des performances et réduction des délais dans les projets Big Data et analytiques.
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Forte demande pour les profils d'ingénieurs de données : Formation alignée sur l'un des rôles les plus recherchés dans les projets de données et de transformation numérique.
Prérequis
Pour tirer le meilleur parti du cours DP‑750, il est recommandé :
- Connaissances de base en analyse de données et structures de données
- Expérience avec SQL pour l'interrogation et la transformation de données
- Connaissances de Python appliqué à l'ingénierie des données
- Familiarité avec Microsoft Azure et les environnements cloud
- Expérience ou notions de pipelines de données, ETL et modélisation de données
Préparation à la certification DP-750 de Microsoft
La formation DP‑750 de Nanfor prépare à la certification officielle Microsoft Certified: Azure Databricks Data Engineer Associate, validant les compétences nécessaires pour concevoir, implémenter et maintenir des solutions d'ingénierie des données dans des environnements d'entreprise en utilisant Azure Databricks au sein de l'écosystème Microsoft Azure.
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Durée du cours :
100 heures
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Accès à la classe :
3 mois
Informations générales du cours
À qui s'adresse le cours DP-750 de Microsoft ?
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Ingénieurs de données (Data Engineers) qui travaillent avec Azure Databricks
- Développeurs et architectes de solutions de données dans le cloud
- Professionnels de l'analytique et du Big Data dans les environnements Azure
- Spécialistes des pipelines de données, de l'ETL et des architectures Lakehouse
- Profils ayant une expérience en SQL, Python et traitement de données
Objectifs du cours DP-750 et ce que vous apprendrez
À la fin du cours DP‑750, le participant sera capable de :
- Concevoir et mettre en œuvre des solutions d'ingénierie des données avec Azure Databricks
- Créer et gérer des pipelines de données évolutifs dans des environnements cloud
- Ingérer, transformer et modéliser des données à l'aide de SQL, Python et Apache Spark
- Appliquer des architectures modernes comme Lakehouse pour la gestion des données d'entreprise
- Mettre en œuvre des pratiques de sécurité, de gouvernance et de qualité des données avec Unity Catalog
- Surveiller, optimiser et maintenir les charges de travail de données en production
- Intégrer Azure Databricks aux services de l'écosystème Azure dans des solutions de bout en bout
Éléments de la collection DP-750 de Microsoft Learn
- Configurer et gérer un environnement Azure Databricks
- Sécuriser et gouverner les objets dans Unity Catalog sur Azure Databricks
- Préparer et traiter des données avec Azure Databricks
- Déployer et maintenir des pipelines de données et des charges de travail sur Azure Databricks
Contenu du cours DP-750 – Programme officiel
Unité 1 : Explorer Azure Databricks
- Premiers pas dans Azure Databricks
- Identifier les charges de travail d'Azure Databricks
- Comprendre les concepts clés
- Gouvernance des données via le catalogue Unity et Microsoft Purview
- Laboratoire 1 : Explorer Azure Databricks
Unité 2 : Sélectionner et configurer le processus dans Azure Databricks
- Choisir un type de processus adapté
- Configurer les performances du processus
- Configurer les caractéristiques du processus
- Installer des bibliothèques pour le processus
- Configurer l'accès au processus
- Laboratoire 2 : Sélectionner et configurer le processus dans Azure Databricks
Unité 3 : Créer et organiser des objets dans le catalogue Unity
- Appliquer des conventions de nommage
- Création d'un catalogue
- Créer un schéma
- Créer des tables et des vues
- Création de volumes
- Implémenter des opérations DDL
- Implémenter un catalogue étranger
- Configurer les instructions AI/BI Genie
- Laboratoire 3 : Créer et organiser des objets dans le catalogue Unity)
Unité 4 : Protéger les objets du catalogue Unity
- Description du cycle de vie des requêtes
- Implémenter des stratégies de contrôle d'accès
- Comprendre le contrôle d'accès spécifique
- Implémenter le filtrage des lignes et le masquage des colonnes
- Accéder aux secrets d'Azure Key Vault
- Authentification de l'accès aux données avec des entités de service
- Authentifier l'accès aux ressources à l'aide d'identités gérées
- Laboratoire 4 : Protéger les objets du catalogue Unity
Unité 5 : Contrôler les objets du catalogue Unity
- Créer et conserver des définitions de table
- Configurer ABAC avec des étiquettes et des politiques
- Appliquer des politiques de rétention des données
- Configurer et gérer la lignée des données
- Configuration du journal d'audit
- Concevoir une stratégie de partage Delta sécurisée
- Laboratoire 5 : Contrôler les objets du catalogue Unity
Unité 6 : Concevoir et implémenter la modélisation des données avec Azure Databricks
- Concevoir la logique d'ingestion et la configuration de la source de données
- Choisir un outil d'ingestion de données
- Choisir un format de table de données
- Concevoir et implémenter un schéma de partitionnement
- Choisir un type de dimension variable lente (SCD)
- Implémenter une dimension SCD de type 2
- Concevoir une table temporaire pour l'historique
- Choisir la granularité appropriée
- Choisir des tables gérées ou non gérées
- Concevoir une stratégie de clustering
- Laboratoire 6 : Concevoir et implémenter un modèle de données dans le catalogue Unity
Unité 7 : Ingestion de données dans le catalogue Unity
- Ingérer des données avec Lakeflow Connect
- Ingestion de données avec des notebooks
- Ingestion de données avec des méthodes SQL
- Ingestion de données avec une source CDC
- Ingérer des données avec le streaming structuré de Spark
- Ingérer des données avec le chargeur automatique
- Ingérer des données avec des pipelines déclaratifs Lakeflow
- Laboratoire 7 : Ingestion de données dans le catalogue Unity
Unité 8 : Nettoyer, transformer et charger des données dans le catalogue Unity
- Génération de profils de données
- Choisir les types de données de colonne
- Résoudre les doublons et les valeurs nulles
- Transformer des données avec des filtres et des agrégations
- Transformer des données avec des jointures
- Transformer des données avec dénormalisation et pivots
- Charger des données avec fusion, insertion et ajout
- Laboratoire 8 : Nettoyer et transformer des données dans Unity Catalog
Unité 9 : Implémenter et gérer les contraintes de qualité des données
- Mettre en œuvre des vérifications de validation
- Mettre en œuvre des vérifications de types de données
- Détecter et gérer la dérive de schéma
- Gérer la qualité des données avec des attentes
- Laboratoire 9 : Implémenter et gérer les contraintes de qualité des données
Unité 10 : Concevoir et implémenter des pipelines de données
- Concevoir l'ordre des opérations
- Choisir les notebooks ou les pipelines Lakeflow
- Concevoir la logique de travail de Lakeflow
- Concevoir la gestion des erreurs
- Créer un pipeline avec des notebooks
- Créer un pipeline avec des pipelines déclaratifs
- Laboratoire 10 : Concevoir et implémenter des pipelines de données
Unité 11 : Implémenter des tâches Lakeflow
- Créer la configuration et l'installation de la tâche
- Configuration des déclencheurs
- Planification d'une tâche
- Configuration des alertes
- Configurer les redémarrages automatiques
- Laboratoire 11 : Implémenter des tâches Lakeflow
Unité 12 : Implémenter les processus du cycle de vie du développement
- Appliquer les bonnes pratiques de contrôle de version
- Gérer les branches et les pull requests
- Implémenter une stratégie de test
- Configurer et empaqueter DAB
- Implémenter le déploiement avec CLI de Databricks
- Laboratoire 12 : Implémenter les processus du cycle de vie du développement
Unité 13 : Superviser, dépanner et optimiser les charges de travail
- Surveillance et consommation de clusters
- Dépannage des tâches Lakeflow
- Dépannage de Spark
- Mise en œuvre du streaming de journaux
- Laboratoire 13 : Surveiller et optimiser les charges de travail
Unité 14 : Conclusion du cours
- Résumé et clôture du cours
- Prochaines étapes d'apprentissage
Notre facteur de différenciation : des laboratoires pratiques
| Laboratoires Nanfor |
Compétences techniques développées |
Résultat d'apprentissage pratique |
| Préparation de l'environnement Azure Databricks |
Création d'un espace de travail, configuration initiale de l'environnement cloud |
L'étudiant déploie un environnement complet d'ingénierie de données |
| Exploration d'Azure Databricks |
Utilisation de notebooks (Python, SQL, Markdown) et d'un environnement collaboratif |
L'étudiant travaille comme ingénieur de données dans un environnement de développement réel |
| Configuration de clusters et de calculs |
Création et gestion de clusters, de bibliothèques et de ressources |
L'étudiant optimise l'infrastructure de traitement distribué |
| Création de structures dans Unity Catalog |
Définition de catalogues, de schémas, de tables et de vues |
L'étudiant organise les données avec la gouvernance d'entreprise |
| Mise en œuvre de la sécurité des données |
Contrôle d'accès au niveau des lignes et des colonnes, gestion des secrets |
L'étudiant protège les données sensibles en respectant les exigences de l'entreprise |
| Gouvernance des données dans Lakehouse |
Utilisation d'Unity Catalog pour le contrôle des données et des métadonnées |
L'étudiant applique la gouvernance des données sur les plateformes modernes |
| Modélisation des données dans l'architecture Medallion |
Conception des couches Bronze, Silver et Gold |
L'étudiant structure les données pour une analyse avancée |
| Ingestion de données dans Databricks |
Chargement de données à partir de plusieurs sources |
L'étudiant connecte des sources de données d'entreprise réelles |
| Transformation des données (ETL/ELT) |
Nettoyage, transformation et chargement avec PySpark et SQL |
L'étudiant construit des pipelines de données robustes |
| Gestion de la qualité des données |
Mise en œuvre de contraintes et de validations |
L'étudiant assure l'intégrité et la cohérence des données |
| Conception de pipelines de données |
Création de pipelines de traitement évolutifs |
L'étudiant automatise la transformation des données |
| Automatisation avec les jobs (Lakeflow / workflows) |
Programmation et exécution automatique des tâches |
L'étudiant met en œuvre des processus de production automatisés |
| Intégration avec les services Azure |
Intégration avec Data Factory, surveillance et sécurité |
L'étudiant connecte Databricks à l'écosystème Azure |
| Gestion du cycle de vie (DevOps) |
Versionnement, déploiement et contrôle du développement |
L'étudiant applique les bonnes pratiques de développement de données |
| Surveillance des pipelines |
Utilisation de métriques, de journaux et d'outils de suivi |
L'étudiant détecte les erreurs et maintient les solutions actives |
| Optimisation des performances |
Ajustement des requêtes, optimisation de Spark et des ressources |
L'étudiant améliore les coûts et l'efficacité du traitement |
| Développement de solution de bout en bout |
Intégration complète de l'ingestion, de la transformation et du déploiement |
L'étudiant met en œuvre une solution de données complète prête pour la production |
Langue du cours
- Cours : Anglais / Espagnol
- Laboratoires : Anglais / Espagnol
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- Microsoft Cloud Partner
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Foire aux questions sur le cours DP-750
Qu'est-ce que le cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks ?
Le cours DP-750 est une formation officielle de Microsoft axée sur la mise en œuvre de solutions d'ingénierie de données à l'aide d'Azure Databricks au sein de l'écosystème Microsoft Azure.
À quoi sert la certification DP-750 de Microsoft en Azure Databricks ?
La certification DP-750 valide la capacité à concevoir, construire et gérer des pipelines de données évolutifs dans des environnements cloud, en appliquant l'ingénierie de données dans Azure Databricks pour des projets d'entreprise.
Le cours DP-750 de Microsoft sur l'ingénierie de données dans Azure est-il officiel ?
Oui. Le cours DP-750 est une formation officielle de Microsoft, basée sur Microsoft Learn et alignée sur les meilleures pratiques en ingénierie de données et solutions cloud.
Quelle est la différence entre le cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks et d'autres certifications Microsoft ?
Le cours DP-750 se concentre spécifiquement sur l'ingénierie de données avec Azure Databricks et les architectures Lakehouse, tandis que d'autres certifications Azure abordent le stockage, l'analyse ou le développement de manière plus générale.
Le cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks est-il éligible à la bonification via FUNDAE ?
Oui. Le cours DP-750 est éligible à la bonification via FUNDAE, sous réserve des conditions et exigences établies par l'entreprise.
Quelle est la durée et l'accès au cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks ?
Le cours DP-750 a une durée approximative de 100 heures et offre un accès à la salle de classe virtuelle pendant 3 mois, permettant une progression flexible.
Le cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks est-il inclus dans le LaaS de Nanfor ?
Oui. Le cours DP-750 fait partie du service LaaS Cert, facilitant l'accès à cette formation ainsi qu'à d'autres formations officielles de Microsoft.
Quel niveau technique le cours DP-750 de Microsoft en Azure Databricks requiert-il ?
Le cours DP-750 requiert un niveau intermédiaire, destiné aux professionnels ayant des connaissances en SQL, Python, Azure et les concepts d'ingénierie de données.
Quels débouchés professionnels offre le cours DP-750 de Microsoft Azure Databricks ?
Le cours DP-750 permet d'accéder à des rôles tels qu'ingénieur de données, architecte de données, développeur de solutions de données ou spécialiste du Big Data dans des environnements d'entreprise basés sur Azure.
