Implémenter un Lakehouse avec Microsoft Fabric À distance

Cette formation sur les éléments clés de Microsoft Fabric pour offrira une exploration approfondie de ses fonctionnalités pour une analyse de bout en bout des données. Vous maîtriserez l'utilisation des Lakehouses pour une analyse efficace des données, ainsi que d'Apache Spark pour des analyses avancées.

La gestion des tables Delta Lake vous garantira l'intégrité de vos analyses grâce à ses fonctionnalités avancées de contrôle des versions et de cohérence des données. Vous apprendrez également à ingérer et transformer des données à grande échelle avec Dataflows Gen2, et à orchestrer vos workflows d'analyse à l'aide des pipelines Data Factory.

Que vous soyez un analyste de données expérimenté ou en développement, cette formation vous dotera des compétences nécessaires pour tirer pleinement parti de Microsoft Fabric et mener des analyses performantes.

• Décrire l'analyse de bout en bout dans Microsoft Fabric
• Démarrer avec les lakehouses dans Microsoft Fabric
• Utiliser Apache Spark dans Microsoft Fabric
• Utiliser les tables Delta Lake dans Microsoft Fabric
• Ingérer des données avec des flux de données Gen2 dans Microsoft Fabric
• Utiliser les pipelines Data Factory dans Microsoft Fabric

• Data Engineer
• Data Scientist

• Avoir suivi la formation « DP-900 Microsoft Azure Data Fundamentals » ou un niveau équivalent est recommandé.

Un niveau d'anglais B1 est recommandé, retrouvez les niveaux sur ce lien : Classification des niveaux de langue

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique des formateurs, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Cette formation est dispensée par un·e ou plusieurs consultant·es d'OCTO Technology ou de son réseau de partenaires, expert·es reconnus des sujets traités.

Le processus de sélection de nos formateurs et formatrices est exigeant et repose sur une évaluation rigoureuse leurs capacités techniques, de leur expérience professionnelle et de leurs compétences pédagogiques.

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Afin de valider les compétences acquises lors de la formation, un formulaire d'auto-positionnement est envoyé en amont et en aval de celle-ci. Une évaluation à chaud est également effectuée en fin de session pour mesurer la satisfaction des stagiaires et un certificat de réalisation leur est adressé individuellement.

OUVERTURE DE SESSION

• Accueil des participants et tour de table des attentes
• Présentation du déroulé de la formation

 

DÉCRIRE L'ANALYSE DE BOUT EN BOUT DANS MICROSOFT FABRIC

UTILISER DES LAKEHOUSES 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 de lakehouse avec SQL

UTILISER APACHE SPARK DANS MICROSOFT FABRIC

• 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

UTILISER DES TABLES DELTA LAKE DANS MICROSOFT FABRIC

• Comprendre 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

INGÉRER DES DONNÉES AVEC DES FLUX DE DONNÉES GEN2 DANS MICROSOFT FABRIC

• Décrire les fonctionnalités de 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

UTILISER LES PIPELINES DATA FACTORY DANS MICROSOFT FABRIC

• 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 superviser des pipelines

 

CLÔTURE DE SESSION

• Revue des principaux concepts présentés lors de la formation
• Échange autour des questions et réponses additionnelles

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