OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
Ce cours présente les nouvelles fonctionnalités adressant des problématiques Big Data dans SQL Server 2016. Chaque sujet sera présenté et mise en œuvre à l’aide des outils Microsoft associés. Vous y découvrirez également les possibilités offertes par SQL Server R Services pour la Data Science.
PUBLIC
Développeurs, Analystes programmeurs. |
PRE-REQUIS
Connaissances de base en développement SQL et BI Microsoft. Bonnes connaissances en base de données. Expérience nécessaire en informatique décisionnelle. |
CONTENU
Introduction au Big Data
- Qu’est ce que le Big Data ?
- Comparaison des approches Business Intelligence et Big Data.
- Concepts clés du Big Data.
- Architecture Big Data, composants d’une solution Big Data.
- Exemples de distribution Big Data.
Le Big Data avec SQL Server et Polybase
- Polybase, la couche d’abstraction entre le SQL et des données externes : présentation de l’architecture.
- Configuration de Polybase : paramétrage pour la connectivité du stockage d’objets blob Azure et PolyBase Hadoop.
- Interrogation de Polybase : construction de requêtes basées sur des tables externes configurées avec Polybase
Utilisation de l’ETL Integration Services SQL Server 2016 pour le Big Data
- Integration Services dans SQL Server 2016 : présentation rapide de l’ETL de SQL Server
- Azure Feature Pack pour Integration Services : présentation du contenu et de l’installation.
- Présentation des composants Big Data dans Integration Services, liste des composants (tâches et transformations).
Data Science avec R
- Présentation de la Data Science.
- Introduction au langage R.
- Les types de données R.
- Les fonctions R.
- Présentation de l’environnement de développement R Studio.
SQL Server R Services
- Pourquoi utiliser un serveur R ?
- Présentation de SQL Server R Services.
- Installation du serveur SQL Server R Services.
- Fonctions du package RevoScaleR. |
