L'ingénierie des données moderne implique souvent de déplacer et de transformer de vastes quantités de données provenant de diverses sources vers des destinations, en s'assurant qu'elles sont prêtes pour l'analyse ou les applications métier. C'est là qu'intervient **Azure Data Factory (ADF)** - un service d'intégration de données basé sur le cloud, conçu pour simplifier et automatiser ces tâches.

**Azure Data Factory (ADF)** est une offre Platform as a Service (PaaS) de Microsoft qui vous permet de créer, gérer et surveiller des pipelines de données ETL/ELT. Ces pipelines orchestrent des flux de travail pour :
- **Extraire des données** de sources diverses telles que des bases de données sur site, des API et des stockages cloud ;
- **Transformer les données** en les nettoyant, les agrégeant ou les enrichissant ;
- **Les charger dans des destinations** telles que Azure SQL Database, Data Lakes ou Power BI.

## Composants clés d'Azure Data Factory
- **Pipelines** : l'unité centrale dans ADF où vous définissez la séquence de tâches (activités) pour traiter vos données ;
- **Jeux de données** : représentent votre structure de données, comme un fichier dans Blob Storage ou une table dans une base de données ;
- **Services liés** : définissent les détails de connexion à vos sources et destinations de données (par exemple, identifiants, points de terminaison).

## Pourquoi utiliser Azure Data Factory ?
- **Mouvement de données transparent** : se connecte à plus de 90 sources de données, à la fois basées sur le cloud et sur site ;
- **Développement sans code/à faible code** : créez des pipelines visuellement à l'aide d'une interface glisser-déposer ou définissez des workflows dans le code ;
- **Évolutivité** : s'adapte automatiquement pour gérer de grands ensembles de données et des transferts de données à haute fréquence ;
- **Rentable** : tarification à l'utilisation sans coûts initiaux.

Quel type d'approche de développement Azure Data Factory prend-il en charge ?

Maîtrisez les bases de l'ingénierie des données avec Microsoft Azure dans ce cours complet. En commençant par des concepts fondamentaux tels que l'informatique en nuage, la gestion des ressources et les solutions de stockage, vous progresserez vers une formation pratique dans Azure Data Factory (ADF), maîtrisant les flux de travail ETL/ELT et les transformations de données avancées. À travers des exemples pratiques et la résolution de problèmes réels, vous acquerrez les compétences nécessaires pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des solutions de données évolutives en utilisant Azure.

Plongez profondément dans les concepts fondamentaux et les outils nécessaires pour commencer votre parcours avec Microsoft Azure. Vous explorerez les bases de l'informatique en nuage, apprendrez à organiser et gérer efficacement les ressources à l'aide des Groupes de Ressources Azure, et configurerez des services de base tels que le Stockage Blob et la Base de Données Azure SQL. De plus, vous sécuriserez les données sensibles avec Azure Key Vault et obtiendrez un aperçu d'Azure Data Factory (ADF) pour comprendre son rôle dans les flux de travail modernes d'ingénierie des données.

Explorez les fonctionnalités de base d'Azure Data Factory (ADF), un outil puissant pour créer et automatiser des workflows ETL/ELT. Dans cette section, vous apprendrez à configurer des services, des ensembles de données et des pipelines tout en explorant des activités clés telles que Copy, Lookup et Script. Vous travaillerez également avec des fonctionnalités avancées comme l'activité ForEach pour l'itération et les paramètres de pipeline pour plus de flexibilité.

Cette section se concentre sur l'utilisation des capacités de flux de données d'Azure Data Factory pour transformer et enrichir vos données. Vous apprendrez à connecter diverses sources de données, créer des colonnes dérivées et fusionner des ensembles de données à l'aide de jointures. Des exemples pratiques vous guideront à travers le filtrage, le tri, les divisions conditionnelles et l'agrégation de données pour générer des insights significatifs. En maîtrisant ces transformations, vous serez équipé pour construire des workflows ETL robustes et efficaces adaptés aux défis réels de l'ingénierie des données.

Appliquez vos connaissances à des scénarios réels d'ingénierie des données dans cette section pratique. Vous relèverez des défis pratiques tels que le chargement et l'analyse de données pour différentes catégories, l'identification de motifs et l'évaluation de la santé financière à l'aide de workflows ADF avancés. En résolvant ces problèmes, vous acquerrez de l'expérience dans la conception de solutions de données de bout en bout, le travail avec des ensembles de données diversifiés et la génération d'informations exploitables.

Introduction à l'Ingénierie des Données avec Azure

Introduction à Azure Data Factory

Composants clés d'Azure Data Factory

Pourquoi utiliser Azure Data Factory ?