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Microsoft Fabric - Gestion de la Data de bout en bout

Microsoft Fabric - Gestion de la Data de bout en bout

Qualiopi
En centre
Non éligible CPF
Objectifs
Programme

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

  • Décrire les fonctionnalités offertes par Microsoft Fabric
  • Décrire le système de licensing
  • Identifier les tenants, aboutissants et limite de la solution
  • Mettre en oeuvre la solution autour d'un cas concret
  • Monitorer et suivre les process dans Microsoft Fabric.

Introduction à Microsoft Fabric

  • Explorer les fonctionnalités offertes par Microsoft Fabric
  • Définitions et termes 
    • Data Lake
    • Data Hub
    • Data Warehouse
    • Machine Learning...
  • Déployer et mettre en oeuvre Microsoft Fabric

Mettre en oeuvre un Lakehouse avec Fabric

  • Vue d'ensemble du Lakehouse de Microsoft Fabric
  • Mettre en oeuvre un Lakehouse
  • Explorer et transformer les données dans le Lakehouse
  • Mettre en oeuvre Apache Spark dans le cadre de l'analyse de données
  • Visualiser des données avec Spark
  • Mettre en oeuvre les tables Delta Lake pour une analyse améliorée

Administrer Microsoft Fabric

  • Comprendre les fonctionnalités Microsoft Fabric
  • Gérer la sécurité de Microsoft Fabric
  • Mettre en oeuvre la gouvernance de données

Gestion des flux et pipelines

  • Comprendre les flux de données
  • Explorer et mettre en oeuvre un flux de données
  • Transformer des données dans Microsoft Fabric
  • Ingérer des données dans Microsoft Fabric

Les entrepôts de données et Microsoft Fabric

  • Définitions et limites
  • BI d'entreprises vs BI Self-Service
  • Mettre en oeuvre un entrepôt de données
  • Préparer du contenu en vue de rapports
  • Sécuriser l'accès aux données

Introduction à la science des données

  • Comprendre les notions de science des données
  • Explorer et analyser de la donnée dans Microsoft Fabric
  • Evaluer des modèles de Data Scientist

Monitoring

  • Suivre les flux de données et leur consommation
  • Introduction à la gestion du cycle de vie analytique

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Créer et ingérer des données avec un Lakehouse
  • Analyser des données avec Spark
  • Utiliser les tables Delta
Public visé

Architectes Data, Data Scientists, Data Analysts, ingénieurs Data, ou toutes personnes impliquées dans la gestion de la donnée.

Prérequis

Avoir des compétences en bases de données et en Data.

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