Formation Microsoft Fabric en Louvain

Microsoft Fabric est une plateforme d'analyse unifiée qui réunit l'ingénierie des données, l'intégration de données, le stockage des données, la science des données, les analyses en temps réel et l'intelligence d'affaires sous un même toit.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels intermédiaires de données souhaitant utiliser Microsoft Fabric pour construire des solutions modernes de données avec des outils intégrés d'analyse, de gouvernance et de visualisation.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les composants de Microsoft Fabric et comment ils s'intègrent dans l'écosystème Microsoft.
• Créer et gérer des espaces de travail Fabric avec un contrôle d'accès approprié.
• Construire et gérer des lakehouses pour centraliser et analyser les données.
• Utiliser des calepins (notebooks) pour l'analyse exploratoire et la transformation des données avec Python et SQL.
• Créer et automatiser les flux de données à l'aide de pipelines visuels.
• Modéliser et gérer les données en utilisant les couches Data Warehouse et du modèle sémantique.
• Concevoir et publier des tableaux de bord interactifs avec Power BI dans Fabric.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent implémenter une solution lakehouse à l'aide de Microsoft Fabric.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les composants de Microsoft Fabric.
• Configurer et gérer un Lakehouse à l'aide de Microsoft Fabric.
• Ingestionner et transformer des données à l'aide d'Apache Spark.
• Utiliser les tables Delta Lake pour la versioning et la gestion des données.
• Implémenter des pipelines d'ingestion de données avec Dataflows Gen2.
• Orchestrer des pipelines de données à l'aide de Data Factory.