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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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