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Plan du cours
Introduction à l'analyse de bout en bout avec Microsoft Fabric
- Aperçu de Microsoft Fabric
- Comprendre l'architecture Lakehouse
- Workflow d'analyse de bout en bout
Prise en main des Lakehouses dans Microsoft Fabric
- Caractéristiques et capacités principales des Lakehouses
- Création et configuration d'un Lakehouse
- Ingestion de données dans les tables Lakehouse
Utilisation d'Apache Spark dans Microsoft Fabric
- Configuration d'Apache Spark dans Microsoft Fabric
- Exploitation de Spark pour le traitement distribué des données
- Analyse et transformation des données avec les DataFrames Spark
Travail avec les tables Delta Lake dans Microsoft Fabric
- Introduction à Delta Lake et aux tables Delta
- Gestion et versioning des données avec les tables Delta
- Implémentation de transformations et requêtes de données
Ingestion de données avec Dataflows Gen2 dans Microsoft Fabric
- Capacités de Dataflows Gen2
- Conception de solutions Dataflow pour l'ingestion de données
- Intégration des Dataflows dans les pipelines de données
Utilisation de pipelines Data Factory dans Microsoft Fabric
- Aperçu des pipelines Data Factory
- Construction et orchestration de pipelines de données
- Automatisation des mouvements et transformations de données
Bilan et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des principes de gestion des données
- Une expérience avec les bases de données SQL
- Des connaissances de base sur les concepts du cloud computing
Public cible
- Ingénieurs de données
- Administrateurs de bases de données
- Analystes de données
21 Heures