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DP-203 : Comment obtenir la certification Microsoft

Hossam M

Hossam M

4 min

Le « DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure » est conçu pour les candidats maîtrisant les langages de traitement de données. Cela peut être SQL, Python ou Scala. Ils doivent être familiarisés avec les modèles de traitement parallèle et d’architecture de données. En outre, ils doivent avoir des compétences pour intégrer, transformer et consolider les données de divers systèmes de données structurés et non structurés dans une structure adaptée à la création de solutions d’analyse.

Azure Data Engineer : rôle et responsabilités

Tout d’abord, les Ingénieurs de données Azure aident les parties prenantes d’une entreprise à comprendre les données grâce à l’exploration.

Deuxièmement, ils ont les compétences nécessaires pour créer et maintenir des pipelines de traitement de données sécurisés et conformes en utilisant différents outils et techniques.

Troisièmement, ils connaissent les services de données Azure et les langages pour stocker et produire des ensembles de données à des fins d’analyse.

Quatrièmement, ils garantissent que les Data Pipelines et les Data Warehouses sont performants, efficaces, organisés et fiables.

Enfin, ils gèrent rapidement les problèmes imprévus et minimisent les pertes de données. Et bien évidemment, ils sont responsables de la conception, de la mise en œuvre, de la surveillance et de l’optimisation des plates-formes de données pour répondre aux besoins du pipeline de données.

Avantages de la certification DP-203

L’obtention du certificat DP-203 permet avant tout d’augmenter ses chances pour un entretien d’embauche sur un poste de Data Engineer. Un CV avec une certification Microsoft est mondialement reconnu. Une étude a permis de clarifier le poids de ce certificat sur la carrière d’un Ingénieur de données. Environ le quart des Data Engineers en poste ayant le Microsoft Certification DP-203 obtiennent une promotion.

En termes de perspectives d’emploi et de revenus, une certification conduit à un gain effréné dans les deux cas. Il est donc fortement recommandé de mettre à jour son profil professionnel en ajoutant le certificat DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure. Cela ne peut qu’être bénéfique pour son détenteur, et ce, sur tous les plans (embauche, carrière, augmentation de salaire).

Pour qui est cette certification ?

Pour ceux qui ne le savent pas encore, le DP-203 est un certificat qui s’adresse aux :

  • Candidats intéressés par l’ingénierie des données.
  • Architectes de données, administrateurs de bases de données et professionnels de la Business Intelligence.
  • Professionnels de l’informatique ayant une connaissance approfondie des langages de traitement de données tels que SQL, Python ou Scala.
  • Personnes qui sont douées pour le traitement parallèle et les modèles d’architecture de données.
  • Ingénieurs de données qui transforment et consolident les données de divers systèmes de données non structurés et structurés en structures.

Parcours d’apprentissage du DP-203

Microsoft donne accès à son parcours d’apprentissage conçu en fonction de l’examen. Ces parcours d’apprentissage se composent de sujets qui contiennent divers modules avec des détails sur le concept. Les candidats peuvent explorer ces modules pour comprendre les concepts. Pour l’examen Microsoft DP-203, les modules comprennent :

  • Tout d’abord, Azure pour l’ingénieur de données
  • Deuxièmement, stocker des données dans Azure
  • Troisièmement, l’intégration de données à grande échelle avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipeline
  • Ensuite, utiliser Azure Synapse Analytics pour des solutions analytiques intégrées et travailler avec des entrepôts de données
  • Ensuite, effectuer l’ingénierie des données à l’aide des pools Azure Synapse Apache Spark
  • Après cela, le processus de travail des solutions de traitement transactionnel et analytique hybride avec l’utilisation d’Azure Synapse Analytics
  • Ensuite, Ingénierie des données avec Azure Databricks
  • Puis, traitement de données à grande échelle avec Azure Data Lake Storage Gen2
  • Enfin, implémenter une solution de streaming de données avec Azure Streaming Analytics

Détails du contenu d’un cours de préparation au DP-203 Exam

  1.       Exploration des différentes solutions permettant de calculer et stocker les charges de travail de Data Engineering
  • Travailler avec une architecture Data Lake
  • Travailler avec Apache Spark dans Azure Synapse Analytics
  • Maîtriser le batch processing solution et le stream processing solution
  1.       Planification et création de la couche de service (design and implement data)
  • Créer un schéma multidimensionnel pour l’optimisation des charges de travail analytiques
  • Mettre en œuvre un schéma en flocon de neige
  • Implémenter une table de dimension temporelle
  • Implémenter un schéma en étoile dans Synapse Analytics
  • Mettre à jour les dimensions à évolution lente avec cartographie des flux de données
  1.       Considérations du Data Engineering pour les fichiers source
  2.       Exécution des requêtes interactives à l’aide de pools SQL sans serveur
  • Interrogation d’un Data Lake Storage à l’aide de pools SQL sans serveur dans Azure Synapse Analytics
  • Sécuriser l’accès aux données grâce à l’utilisation d’un pool SQL sans serveur dans Azure Synapse Analytics
  1.       Exploration, transformation et chargement des données dans le Data Warehouse à l’aide d’Apache Spark
  • Effectuer l’exploration de données dans Synapse Studio
  • Ingérer des données avec des blocs-notes Spark dans Azure Synapse Analytics
  • Transformer les données via des DataFrames des pools Spark sur Azure Synapse Analytics
  • Intégrer des pools SQL et Spark dans Azure Synapse Analytics
  1.       Recherche et traitement des données via Azure Databricks
  • Travailler avec des DataFrames
  • Travailler avec les méthodes avancées de DataFrames
  1.       Ingestion et chargement des données dans le Data Warehouse
  • Importer des données avec PolyBase et COPIER à l’aide de T-SQL
  • Ingérer à l’échelle du pétaoctet avec les pipelines Azure Synapse
  1.       Transformation des données avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
  • Transformation sans code à grande échelle avec Azure Synapse Pipelines
  • Organiser le déplacement et la transformation des données via Azure Synapse Pipelines
  1.       Intégration des données des notebooks avec Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
  2.   Amélioration des performances des requêtes avec des pools SQL dédiés sur Azure Synapse
  • Apprendre le développement de solutions analytiques sur Azure Synapse Analytics
  • Utiliser les techniques de chargement de données dans Azure Synapse Analytics
  • Optimiser les performances des requêtes vers le Data Warehouse via Azure Synapse Analytics
  • Améliorer les performances des requêtes
  1.   Analyse et optimisation du stockage dans le Data Warehouse
  • Vérifier les données asymétriques et l’utilisation de l’espace
  • Comprendre les détails de stockage du magasin de colonnes
  • Étudier l’impact des mauvais choix pour les types de données de colonne
  • Étudier l’impact des vues matérialisées
  • Éviter la journalisation extensive
  1.   Prise en charge du traitement analytique et du traitement transactionnel avec Azure Synapse Link
  • Structuration d’Azure Synapse Link avec Azure Cosmos DB
  • Interrogation d’Azure Cosmos DB avec Apache Spark pour Synapse Analytics
  • Interrogation d’Azure Cosmos DB avec un pool SQL sans serveur pour Azure Synapse Analytics
  1.   Sécurisation de bout en bout avec Azure Synapse Analytics
  • Sécurisation de l’infrastructure prenant en charge Azure Synapse Analytics
  • Sécurisation de l’espace de travail Azure Synapse Analytics et des services gérés
  • Sécurisation des données de l’espace de travail Azure Synapse Analytics
  1.   Utilisation de Stream Analytics pour traiter les flux en temps réel
  2.   Création d’une solution de traitement de flux avec Event Hubs et Azure Databricks
  3.   Création de rapports à l’aide de l’intégration de Power BI avec Azure Synapse Analytics
  4.   Création de processus de Machine Learning intégrés dans Azure Synapse Analytics