Présentation de la formation Big Data & Analytics avec Azure (Data Lake, Synapse, Databricks, Power BI)
Cette formation de 3 jours vous permettra de maîtriser l’écosystème Azure dédié au Big Data et à l’Analytics. Vous apprendrez à mettre en place un Azure Data Lake Storage Gen2, à orchestrer les flux de données avec Azure Data Factory, à construire un entrepôt de données moderne avec Azure Synapse Analytics, et à exploiter les données avec Azure Databricks pour le traitement massif et l’intelligence artificielle. Vous découvrirez également comment visualiser et analyser les données avec Power BI, en intégrant les services Azure pour créer des dashboards interactifs. Des travaux pratiques vous permettront de déployer un pipeline complet : ingestion, transformation et visualisation des données.
Objectifs de la formation Big Data & Analytics avec Azure (Data Lake, Synapse, Databricks, Power BI)
Objectifs pédagogiques :
- Comprendre l’écosystème Big Data et Analytics d’Azure
- Mettre en œuvre un Data Lake et orchestrer les flux de données avec Data Factory
- Construire un entrepôt de données moderne avec Azure Synapse Analytics
- Exploiter les données avec Databricks pour le traitement massif et l’IA
- Visualiser et analyser les données avec Power BI
Objectifs opérationnels :
- Concevoir et déployer un pipeline de données complet sur Azure : ingérer des données avec Azure Data Factory, les stocker et organiser dans Azure Data Lake, les transformer avec Azure Databricks et Azure Synapse Analytics, et les visualiser avec Power BI pour une analyse avancée.
Programme de la formation Big Data & Analytics avec Azure (Data Lake, Synapse, Databricks, Power BI)
Jour 1 – Architecture Big Data et ingestion des données
Introduction au Big Data et à l’Analytics dans Azure
Panorama des services : Data Lake, Data Factory, Synapse, Databricks, Power BI
Mise en place d’un Azure Data Lake Storage Gen2
Organisation et gouvernance des données
Sécurité et accès (ACL, RBAC)
Orchestration et ingestion avec Azure Data Factory
Pipelines de données
Connecteurs pour bases SQL, SaaS, fichiers plats
Travaux pratiques
Créer un Data Lake et structurer des données brutes
Déployer un pipeline Data Factory pour ingérer des données
Jour 2 – Transformation et entrepôt de données (Synapse & Databricks)
Azure Synapse Analytics
Création et configuration d’un workspace Synapse
Bases SQL Serverless et Dedicated
Gestion des pools et optimisation des requêtes
Azure Databricks pour la transformation
Notebooks collaboratifs
Traitement massif en Spark
Intégration avec ML et IA (intro)
Travaux pratiques
Déployer un workspace Synapse et charger des données
Utiliser un notebook Databricks pour transformer un dataset
Jour 3 – Visualisation et exploitation des données
Intégration Power BI avec Azure
Connexion à Synapse et Data Lake
Modélisation des données
Création de dashboards interactifs
Gouvernance et sécurité des données analytiques
Rôles et permissions dans Synapse et Power BI
Gestion des coûts et optimisation FinOps pour la data
Cas d’usage analytiques : BI, reporting, Machine Learning
Préparation certification Data Engineer / Data Analyst (DP-203, PL-300)
Travaux pratiques
Créer un rapport Power BI connecté à Synapse
Construire un pipeline complet : ingestion → transformation → visualisation
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