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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