Formation Développer des solutions de bases de données SQL enrichies par l’IA (DP-800)
Intégrez recherche vectorielle, embeddings et RAG directement dans vos bases SQL Server, Azure SQL et Fabric, et préparez la certification Microsoft Certified: SQL AI Developer Associate.
Vue d'ensemble
- Pratique de l'écriture de requêtes T-SQL (SELECT, jointures, agrégations) et des concepts relationnels — tables, index, transactions — sur SQL Server, Azure SQL Database ou une base SQL dans Microsoft Fabric
- Pratique de Git et des principes d'intégration et de déploiement continus : branches, pull requests, pipelines
- Notions d'IA : modèles, embeddings, vecteurs
- Notions d'API REST et de format JSON, et principes d'authentification et d'autorisation (Microsoft Entra ID)
- Lecture de l'anglais technique — les supports officiels et l'examen sont en anglais
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Conception et implémentation des objets de base de données
– Choix de la plateforme SQL : positionnement de SQL Server, Azure SQL et des bases SQL dans Microsoft Fabric
– Conception des tables : types de données, dimensionnement, colonnes et index columnstore
– Index : optimisation des performances d’accès aux données
– Tables spécialisées : in-memory, temporelles, externes, ledger et graphe
– Contraintes d’intégrité : PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, UNIQUE, CHECK, DEFAULT et séquences (SEQUENCE)
– Colonnes et index JSON : stockage et indexation des données semi-structurées
– Partitionnement des tables et des index : stratégies de montée en charge
– Création et maintenance d’objets de base de données
Objets de programmabilité
– Vues : simplification de l’accès aux données et périmètre de sécurité
– Procédures stockées : encapsulation de la logique métier et des modifications de données
– Fonctions scalaires : retour d’une valeur calculée unique
– Fonctions tabulaires : retour de jeux de résultats exploitables dans les requêtes
– Déclencheurs : réaction automatique aux modifications de données et aux événements de base
– Choix de l’objet adapté : critères de décision selon le besoin
– Implémentation d’objets de programmabilité sur une base SQL Server
Développement T-SQL avancé
– Expressions de table communes (CTE), y compris récursives : organisation des requêtes et données hiérarchiques
– Fonctions de fenêtrage : classement, agrégation et calculs analytiques
– Fonctions JSON : JSON_OBJECT, JSON_ARRAY, JSON_ARRAYAGG, JSON_CONTAINS, OPENJSON, JSON_VALUE
– Expressions régulières : REGEXP_LIKE, REGEXP_REPLACE, REGEXP_SUBSTR, REGEXP_INSTR, REGEXP_COUNT, REGEXP_MATCHES, REGEXP_SPLIT_TO_TABLE
– Correspondance approximative de chaînes : EDIT_DISTANCE, EDIT_DISTANCE_SIMILARITY, JARO_WINKLER_DISTANCE
– Requêtes de graphe avec l’opérateur MATCH : parcours des relations
– Requêtes corrélées : comparaisons ligne à ligne
– Gestion des erreurs avec TRY…CATCH : traitement structuré des exceptions
– Manipulation de données avec les fonctions JSON
Développement SQL assisté par IA
– Panorama des outils de développement assistés par IA pour les plateformes SQL Microsoft
– Impact sécurité des outils assistés par IA : lecture et interprétation des risques
– Activation de GitHub Copilot et de Copilot dans Fabric
– Options de modèle et d’outils MCP (Model Context Protocol) : configuration d’une session de chat Copilot
– Fichiers d’instructions GitHub Copilot : création et configuration
– Endpoints de serveurs MCP : connexion à SQL Server et au lakehouse Fabric
– Configuration des outils assistés par IA pour le développement de bases de données
Sécurité et conformité des données
– Chiffrement des données : Always Encrypted et chiffrement au niveau colonne
– Masquage dynamique des données : protection des données sensibles à la restitution
– Sécurité au niveau des lignes (RLS) : filtrage de l’accès selon le contexte utilisateur
– Permissions au niveau objet et accès sécurisé : authentification sans mot de passe via Microsoft Entra ID
– Audit : traçabilité de l’activité de la base de données
– Sécurisation des endpoints de modèles : recours à l’identité managée
– Sécurisation des endpoints de données : GraphQL, REST et MCP
– Implémentation des fonctionnalités de sécurité sur une base de données
Optimisation des performances
– Configurations de base de données : niveaux de service, niveaux de calcul et limites de ressources
– Niveaux d’isolation des transactions et contrôles de concurrence : arbitrage entre cohérence et débit
– Plans d’exécution et vues de gestion dynamique (DMV) : évaluation des performances des requêtes
– Query Store et Query Performance Insight : supervision, gestion des plans et optimisation des requêtes
– Blocages et interblocages : identification et résolution via les DMV et les événements étendus
– Optimisation des performances des requêtes d’une base de données
CI/CD avec les SQL Database Projects
– SQL Database Projects : création, build et validation des modèles de base de données, y compris au format SDK-style
– Contrôle de source et données de référence : scripts de pré-déploiement et de post-déploiement
– Branches, pull requests et résolution de conflits appliqués au code de base de données
– Dérive de schéma : détection et résolution avec les outils de comparaison et SqlPackage
– Pipelines CI/CD avec GitHub Actions et Azure DevOps : gestion des secrets et contrôles de déploiement
– Stratégie de test : tests unitaires et tests d’intégration
– Implémentation d’un pipeline CI/CD à partir d’un SQL Database Project
Intégration avec les services Azure
– Fichiers de configuration Data API Builder : connexions à la base et paramètres d’exécution
– Entités REST et GraphQL : mappages de champs, mise en cache, pagination, recherche, filtrage et relations
– Endpoints REST et GraphQL : chemins personnalisés et opérations exposées
– Exposition des objets de base de données : vues, procédures stockées et relations GraphQL
– Options de déploiement de Data API Builder : Azure Container Apps, App Service et Static Web Apps
– Configurations Azure Monitor : Application Insights et Log Analytics
– Patterns événementiels de gestion du changement : change data capture, change event streaming, Change Tracking, Azure Functions et Logic Apps
– Configuration de Data API Builder pour exposer un catalogue de produits
Modèles IA et embeddings en base de données
– Évaluation des modèles pour les charges de travail SQL : multimodalité, multilinguisme, tailles et sortie structurée
– Modèles externes : création et gestion depuis T-SQL pour référencer des endpoints IA
– Conception des embeddings : choix des colonnes à vectoriser et stratégies de découpage (chunking)
– Génération et stockage des embeddings avec les fonctions IA natives de SQL
– Maintenance des embeddings : déclencheurs, Change Tracking, CDC, change event streaming, Azure Functions, Logic Apps et Microsoft Foundry
– Génération et mise à jour d’embeddings dans Azure SQL Database
Recherche intelligente
– Choix de l’approche de recherche : plein texte, vectorielle sémantique ou hybride
– Recherche plein texte : requêtes par mots-clés
– Préparation des données vectorielles : type de données vector, index vectoriels et dimensionnement
– Index et métriques vectoriels : évaluation des types d’index et choix entre ANN et ENN
– Recherche vectorielle : VECTOR_NORMALIZE, VECTOR_DISTANCE, VECTORPROPERTY et VECTOR_SEARCH
– Recherche hybride et classement : fusion par rangs réciproques (RRF)
– Évaluation des performances de la recherche vectorielle et hybride
– Implémentation d’une recherche combinant requêtes plein texte, vectorielles et hybrides
Génération augmentée par récupération (RAG) en T-SQL
– Cas d’usage et architecture RAG dans les applications adossées à des bases SQL
– Préparation du contexte de récupération : conversion des données structurées en JSON pour le modèle de langage
– Prompts augmentés : construction du prompt via la procédure sp_invoke_external_rest_endpoint
– Génération et traitement des réponses : envoi des résultats au modèle de langage et extraction des réponses
– Implémentation d’une solution RAG sur une base de données SQL
Préparation à la certification
– Modalités de l’examen : examen DP-800 surveillé, 120 minutes, QCM et composants interactifs, seuil de réussite de 700 sur 1 000, en anglais
– Examen blanc : passage d’un test en conditions réelles
– Stratégies de réponse : gestion du temps, lecture des questions, élimination des distracteurs
– Révision ciblée : synthèse des points clés par domaine de la trame — conception et développement, sécurisation / optimisation / déploiement, capacités d’IA
– Planification : inscription auprès de Pearson VUE avec le voucher inclus, et conseils de préparation post-formation
– Examen blanc chronométré avec correction commentée
– Atelier de révision par domaine avec quiz
Prochaines sessions
Ils nous font confiance
Cette année notre filière Bases de données & Stockage a accompagné plus de 72 entreprises dont :
Avis des participants
Tout était parfait. J'ai appris plein de nouvelles notions que je mettrai à coups sûrs, en œuvre dans mes activités quotidiennes.
M. Romefort est un formateur d'excellente qualité : pédagogue, professionnel et parfaitement préparé. Il explique chaque sujet avec soin et prend le temps de répondre à toutes les questions.
de très bons échanges pas de réponses toutes faites de la nuance et de la précision dans les réponses apportées et de la contextualisation très bonne mise en perspective sur des cas concrets je suis ravi de la formation
Merci pour cette formation, j'ai pu reprendre certaines bases du SQL et même approfondir mes connaissances. L'objectif est donc rempli, j'ai découvert des choses que je ne connaissais pas en SQL. Merci encore !
Bonjour, Merci à jean François pour son dynamise et sa jovialité ,sa passion pour la technique est avérée. Excellent formateur très pointu qui n'hésite pas à vulgariser son expertise technique afin de permettre au néophyte de progresser ce qui permet de monter en compétence plus…
Des formateurs experts, reconnus par nos apprenants
Chez Sparks Formation, la qualité de nos formations repose sur l'expertise de nos formateurs et la satisfaction de nos apprenants.
Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
formateurs experts partenaires
Sparks Formation
sujets IT délivrés chaque jour partout en France
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation Développer des solutions de bases de données SQL enrichies par l’IA (DP-800) ?
Cette formation se déroule sur 3 jours.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation Développer des solutions de bases de données SQL enrichies par l’IA (DP-800) ?
- Pratique de l'écriture de requêtes T-SQL (SELECT, jointures, agrégations) et des concepts relationnels — tables, index, transactions — sur SQL Server, Azure SQL Database ou une base SQL dans Microsoft Fabric - Pratique de Git et des principes d'intégration et de déploiement continus : branches, pull requests, pipelines - Notions d'IA : modèles, embeddings, vecteurs - Notions d'API REST et de format JSON, et principes d'authentification et d'autorisation (Microsoft Entra ID) - Lecture de l'anglais technique — les supports officiels et l'examen sont en anglais
Quel est le prix de la formation Développer des solutions de bases de données SQL enrichies par l’IA (DP-800) ?
En inter-entreprises, elle est à 3 150 € HT par participant. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation Développer des solutions de bases de données SQL enrichies par l’IA (DP-800) délivre-t-elle une certification ?
Oui, cette formation est certifiante.
La formation Développer des solutions de bases de données SQL enrichies par l’IA (DP-800) est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Choisissez votre formation
Mon contact chez SPARKS est professionnel et très réactif. Les échanges sont simples, efficaces, et la collaboration se déroule dans d'excellentes conditions.
