Formation Azure Data Lake, Synapse, Data Factory et Spark
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Description de la formation Azure Data Lake, Synapse, Data Factory et Spark
Avec l’essor des données massives et des architectures distribuées, les entreprises ont besoin d’ingénieurs capables de concevoir, automatiser et gérer des pipelines de données fiables et scalables.
Cette formation couvre les technologies clés d’Azure : Data Lake, Synapse Analytics, Data Factory, Azure SQL, Stream Analytics et Spark.
Grâce à une approche axée projets, vous apprendrez à ingérer, stocker, transformer et sécuriser les données, qu’elles soient en batch ou en temps réel. Découvrez également notre Formation Microsoft Fabric, notre Formation Azure Databricks, notre Formation Azure AI-3003, notre Formation Python et notre Formation Langage SQL.
Envie de comparer les parcours ? Découvrez l’ensemble de nos formations en bases de données, ou laissez-vous guider par notre article Quelle formation base de données ou BI choisir ?.
Bon à savoir
Cette formation comprend de nombreux exercices (60 % de pratique) pour un meilleur apprentissage. Les sessions sont garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure). Un entretien en amont a lieu entre le participant et ou un référent de l »entreprise afin de bien prendre en compte le profil du participant (niveau, besoins, contexte professionnel, enjeux…).
Evaluation : pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants reçoivent une attestation de validation d’acquis à l’issue de la formation.
Cette formation fait partie de notre catalogue Formations Cloud Computing. Découvrez nos autres formations cloud pour maîtriser les architectures, services et bonnes pratiques sur AWS, Azure et GCP.
Objectifs de la formation Azure Data Lake, Synapse, Data Factory et Spark
- Comprendre l’architecture des solutions de données dans Azure
- Concevoir des pipelines d’ingestion avec Azure Data Factory et Synapse
- Travailler avec des données structurées et non structurées (SQL, NoSQL, JSON, Parquet)
- Implémenter des solutions d’analyse avec Azure Synapse et Apache Spark
- Gérer la sécurité, la confidentialité et la gouvernance des données
Prérequis de la formation Azure Data Lake, Synapse, Data Factory et Spark
- Expérience en traitement de données, SQL, ETL ou BI
- Connaissances de base en cloud computing et plateforme Azure
- Facultatif mais utile : notions en développement (Python, Spark, Scala)
- Parce que chaque participant est unique, un entretien personnalisé avec notre expert nous permet de concevoir une formation parfaitement alignée avec ses objectifs, son niveau et ses enjeux professionnels.
Public visé par la formation Azure Data Lake, Synapse, Data Factory et Spark
Equipes data, développeurs BI, consultants cloud et architectes de solutions data dans Azure.
Financement
Cette formation est financée directement par l’entreprise (pas de CPF, pas d’OPCO).
Programme détaillé de la formation Azure Data Lake, Synapse, Data Factory et Spark
Télécharger le programme (PDF)
Fondamentaux de l’architecture data sur Azure
- Vue d’ensemble des services (Synapse, Data Lake, Datalake Gen2, Storage, SQL, Cosmos DB)
Ingestion de données avec Azure Data Factory
- Pipelines, triggers, dataflows, intégration cloud/hybride, connectors.
Modélisation et transformation avec Synapse et Spark
- Spark pools, Notebooks, analyse exploratoire, nettoyage, jointures, formats Parquet/CSV.
Sécurité et gouvernance des données
- Accès RBAC, Azure Purview, masquage dynamique, gestion des clés, conformité RGPD.
Données temps réel et streaming
- Azure Stream Analytics, Event Hub, traitement en flux, architecture Lambda.
Les plus de cette formation
- Couvre l’ensemble du cycle de vie des données sur Azure (ingestion → stockage → analyse)
- Forte dimension pratique, orientée projets data et cloud réels
- Inclut la modélisation, la sécurité, le traitement batch et stream, dans une seule formation
FAQ
Azure Data Lake, Synapse, Data Factory et Spark : à quoi ça sert ?
Ces services forment une pile data complète sur Azure. Data Lake Gen2 (stockage objet), Data Factory (ingestion / ETL), Synapse (Data Warehouse + Spark) et Apache Spark (traitement big data) permettent de construire des architectures data modernes (lakehouse, pipelines) à l’échelle entreprise.
Quelle différence entre Data Factory et Synapse Pipelines ?
Synapse Pipelines est intégré à Synapse Workspace et partage 90% des fonctionnalités d’Azure Data Factory. Data Factory reste un service autonome, adapté si vous n’avez pas besoin de Synapse. MFE-IT vous aide à choisir selon votre architecture cible.
Pourquoi utiliser Spark dans Azure Synapse ?
Spark traite de gros volumes de données en parallèle, supporte Python/SQL/Scala et gère Delta Lake nativement. Intégré à Synapse, il partage l’authentification, le stockage et la supervision. C’est l’outil clé pour les pipelines batch et ML. MFE-IT met en pratique des notebooks Spark.
Combien de temps faut-il pour maîtriser cette pile Azure Data ?
Notre formation Azure Data Lake, Synapse, Data Factory et Spark se déroule sur 4 jours (28 heures) en format 100% sur mesure. Ce volume permet de couvrir les quatre briques et de les articuler dans un projet end-to-end.
Cette formation Azure Data est-elle éligible au CPF ou à une prise en charge OPCO ?
Non. MFE-IT ne gère pas directement les dossiers CPF ou OPCO et notre organisme n’est pas agréé Qualiopi. Cette formation s’adresse donc uniquement aux entreprises qui la financent directement.
C’est un choix assumé : nous avons privilégié l’agilité pédagogique et l’investissement dans la qualité réelle plutôt que dans la conformité administrative.
En contrepartie, vous bénéficiez d’un format 100 % sur mesure : entretien préalable, contenu adapté à votre contexte métier, sessions garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure), 3 participants maximum par session et 30 jours de suivi post-formation par email.
Pour plus d’informations voir notre faq et/ou nous contacter via notre formulaire de contact.