Develop AI-enabled database solutions (DP-800T00) – Outline

Detailed Course Outline

Conception et implémentation des objets de base de données
  • Concevoir des tables efficaces et adaptées aux besoins métier
  • Optimiser les performances avec les index
  • Utiliser des types de tables spécialisés
  • Appliquer l’intégrité des données avec des contraintes
  • Gérer les données JSON dans SQL
  • Mettre en œuvre des stratégies de partitionnement
  • Exercice : créer et gérer des objets de base de données
Implémentation des objets de programmabilité
  • Créer et utiliser des vues
  • Développer des procédures stockées
  • Implémenter des fonctions scalaires et tabulaires
  • Créer des déclencheurs
  • Choisir les objets de programmabilité adaptés aux besoins
  • Exercice : implémenter des objets de programmabilité
Développement avancé en T-SQL
  • Utiliser les expressions de table communes (CTE)
  • Exploiter les fonctions de fenêtre pour l’analytique
  • Manipuler des données JSON
  • Utiliser des expressions régulières et des correspondances approximatives
  • Interroger des graphes de données
  • Gérer les erreurs avec TRY...CATCH
  • Exercice : utilisation des fonctions JSON
Développement assisté par l’IA
  • Utiliser GitHub Copilot et Fabric Copilot pour le développement SQL
  • Configurer les outils d’IA et leurs paramètres
  • Comprendre les enjeux de sécurité liés à l’IA
  • Intégrer des assistants IA dans les workflows de développement
  • Exercice : configurer des outils IA pour le développement de bases de données
Sécurité et conformité des données
  • Mettre en œuvre le chiffrement des données
  • Configurer le masquage dynamique des données
  • Implémenter la sécurité au niveau des lignes
  • Gérer les autorisations et les accès
  • Mettre en place l’audit des bases de données
  • Sécuriser les services IA et les API de données
  • Exercice : implémenter des fonctionnalités de sécurité
Optimisation des performances
  • Choisir les configurations adaptées aux bases de données
  • Gérer la concurrence et les niveaux d’isolation
  • Analyser les performances avec les plans d’exécution et les DMV
  • Utiliser Query Store pour optimiser les requêtes
  • Identifier et résoudre les blocages et interblocages
  • Exercice : optimiser les performances des requêtes
Mise en œuvre du CI/CD pour SQL
  • Mettre en place le contrôle de code source pour les bases de données
  • Gérer les branches et les pull requests
  • Détecter les dérives de schéma
  • Implémenter des pipelines CI/CD avec GitHub Actions et Azure DevOps
  • Concevoir des stratégies de test
  • Exercice : implémenter un pipeline CI/CD
Intégration avec les services Azure
  • Créer des API REST et GraphQL pour les bases de données SQL
  • Déployer des solutions sur Azure
  • Configurer la supervision avec Azure Monitor
  • Mettre en place des architectures événementielles
  • Exercice : configurer Data API Builder
Intégration de l’intelligence artificielle avec SQL
  • Intégrer des modèles IA dans Azure SQL Database
  • Concevoir et gérer des embeddings
  • Maintenir la cohérence des données et des modèles
  • Exercice : générer et mettre à jour des embeddings
Recherche intelligente avec SQL
  • Implémenter la recherche en texte intégral
  • Mettre en place la recherche vectorielle
  • Combiner recherche vectorielle et textuelle
  • Optimiser le classement des résultats
  • Exercice : implémenter une recherche intelligente
Implémentation de solutions RAG avec SQL
  • Comprendre les architectures RAG
  • Préparer les données SQL comme contexte pour les modèles de langage
  • Construire des prompts enrichis
  • Générer et exploiter les réponses des modèles
  • Exercice : implémenter une solution RAG