**Azure SQL Database** est une offre Platform-as-a-Service (PaaS) qui fournit des bases de données SQL entièrement gérées dans l'écosystème Azure. Elle élimine le besoin de gérer le matériel, d'effectuer des mises à jour manuelles ou de gérer des sauvegardes complexes.

Vous aurez également besoin d'utiliser une autre ressource importante pour vos tâches d'ingénierie des données - SQL Server.

Dans Azure, un **SQL Server** est un conteneur logique pour gérer vos bases de données Azure SQL. Il ne représente pas un serveur physique mais agit plutôt comme une **couche de gestion pour gérer les connexions, les configurations et la sécurité des bases de données qu'il contient**.

Pensez-y comme à un gardien : vous créez un serveur dans Azure, et toutes vos bases de données Azure SQL sous ce serveur partagent des paramètres communs, comme les identifiants administratifs, les pare-feu et les chaînes de connexion.

## Pourquoi utiliser Azure SQL Database en ingénierie des données ?

En ingénierie des données, les **données structurées** jouent un rôle crucial, notamment dans les systèmes transactionnels, les rapports et les pipelines analytiques. Azure SQL Database est parfait pour :

- Stocker des **données transactionnelles** provenant d'applications ;
- **Soutenir les flux de travail ETL/ELT** avec des outils comme Azure Data Factory ;
- Permettre la **transformation et le reporting des données** avec des requêtes SQL et des vues.

Par exemple, si vous suivez les achats des clients, Azure SQL Database peut stocker les profils des clients, les détails des transactions et les enregistrements d'inventaire dans des tables relationnelles.

Quel est le but d'un serveur SQL dans Azure ?

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

Configuration de la Base de Données SQL Azure

Pourquoi utiliser Azure SQL Database en ingénierie des données ?