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Microsoft Fabric - Implémenter un lakehouse

Microsoft Fabric - Implémenter un lakehouse

Qualiopi
En centre
Non éligible CPF
Objectifs
Programme

A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

  • Décrire l'analytique de bout en bout dans Microsoft Fabric
  • Décrire les principales fonctionnalités et capacités des lakehouses dans Microsoft Fabric
  • Créer un lakehouse
  • Ingérer des données dans des fichiers et des tables dans un lakehouse
  • Interroger des tables lakehouse avec SQL
  • Configurer Spark dans un espace de travail Microsoft Fabric
  • Identifier les scénarios appropriés pour les notebooks Spark et les travaux Spark
  • Utiliser des dataframes Spark pour analyser et transformer des données
  • Utiliser Spark SQL pour interroger des données dans des tables et des vues
  • Visualiser des données dans un notebook Spark
  • Déterminer les tables Delta Lake et delta dans Microsoft Fabric
  • Créer et gérer des tables delta avec Spark
  • Utiliser Spark pour interroger et transformer des données dans des tables delta
  • Utiliser des tables delta avec le streaming structuré Spark
  • Décrire les fonctionnalités du flux de données dans Microsoft Fabric
  • Créer des solutions de flux de données pour ingérer et transformer des données
  • Inclure un flux de données (Gen2) dans un pipeline
  • Décrire les fonctionnalités de pipeline dans Microsoft Fabric
  • Utiliser l'activité Copier des données dans un pipeline
  • Créer des pipelines basés sur des modèles prédéfinis
  • Exécuter et surveiller les pipelines
  • Décrire les principes d'utilisation de l'architecture en médaillon dans la gestion des données
  • Appliquer l'infrastructure d'architecture en médaillon dans l'environnement Microsoft Fabric
  • Analyser les données stockées dans le lakehouse à l'aide de DirectLake dans Power BI
  • Décrire les meilleures pratiques pour garantir la sécurité et la gouvernance des données stockées dans l'architecture du médaillon.

Introduction à l'analytique de bout en bout à l'aide de Microsoft Fabric

  • Explorer l'analytique de bout en bout avec Microsoft Fabric
  • Equipes de données et Microsoft Fabric
  • Activer et utiliser Microsoft Fabric

Bien démarrer avec les lakehouses dans Microsoft Fabric

  • Explorer le lakehouse Microsoft Fabric
  • Utiliser des lakehouses Microsoft Fabric
  • Explorer et transformer des données dans un lakehouse

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Créer et ingérer des données avec un lakehouse Microsoft Fabric

Utiliser Apache Spark dans Microsoft Fabric

  • Exécuter du code Spark
  • Utiliser des données dans un dataframe Spark
  • Utiliser des données à l'aide de Spark SQL
  • Visualiser des données dans un notebook Spark

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Analyser des données avec Apache Spark

Utiliser des tables Delta Lake dans Microsoft Fabric

  • Comprendre Delta Lake
  • Créer des tables delta
  • Optimiser des tables delta
  • Travailler avec des tables delta dans Spark
  • Utiliser des tables delta avec des données de streaming

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Utiliser des tables delta dans Apache Spark

Ingérer des données avec des flux de données Gen2 dans Microsoft Fabric

  • Comprendre les flux de données Gen2 dans Microsoft Fabric
  • Explorer un flux de données Gen2 dans Microsoft Fabric
  • Intégrer des flux de données Gen2 et des pipelines dans Microsoft Fabric

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Créer et utiliser un flux de données Gen2 dans Microsoft Fabric

Orchestrer les processus et les mouvements de données avec Microsoft Fabric

  • Comprendre les pipelines
  • Utiliser l'activité Copier des données
  • Utiliser des modèles de pipeline
  • Exécuter et superviser des pipelines

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Ingérer des données avec un pipeline

Organiser un lakehouse Fabric à l'aide de la conception d'architecture en médaillon

  • Décrire l'architecture en médaillon
  • Implémenter une architecture en médaillon dans Fabric
  • Interroger les données, puis générer des rapports les concernant dans votre lakehouse Fabric
  • Facteurs à prendre en compte dans la gestion de votre lakehouse

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Organiser votre lakehouse Fabric à l'aide d'une architecture en médaillon
Public visé

Intermédiaires, analystes de données, ingénieurs Data, Data Scientist.

Prérequis

Avoir des connaissances de la terminologie et des concepts de base relatifs aux données.

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