Plan du cours

Introduction à l'analyse de bout en bout avec Microsoft Fabric

  • Présentation de Microsoft Fabric
  • Comprendre l'architecture du Lakehouse
  • Workflow d’analyse de bout en bout

Démarrer avec les lakehouses dans Microsoft Fabric

  • Caractéristiques et capacités fondamentales des lakehouses
  • Création et configuration d'un lakehouse
  • Ingestion de données dans les tables du lakehouse

Utilisation de Apache Spark dans Microsoft Fabric

  • Configuration de Apache Spark dans Microsoft Fabric
  • Utiliser Spark pour le traitement distribué des données
  • Analyser et transformer les données avec Spark DataFrames

Travailler avec les tables Delta Lake dans Microsoft Fabric

  • Introduction au Delta Lake et aux tables Delta
  • Gestion et versionnement des données avec les tables Delta
  • Mettre en œuvre des transformations de données et des requêtes

Ingestion de données avec Dataflows Gen2 dans Microsoft Fabric

  • Capacités de Dataflows Gen2
  • Conception des solutions de dataflow pour l'ingestion de données
  • Intégration des dataflows dans les pipelines de données

Utilisation des pipelines Data Factory dans Microsoft Fabric

  • Présentation des pipelines Data Factory
  • Création et orchestration de pipelines de données
  • Automatisation des mouvements et transformations de données

Récapitulation et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des principes de gestion des données
  • Expérience avec les bases de données SQL
  • Connaissance de base des concepts du cloud computing

Public cible

  • Ingénieurs de données
  • Administrateurs Database
  • Analystes de données
 21 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

Cours à venir

Catégories Similaires