Formation : Microsoft Fabric Analytics Engineer (DP-600)

Ref. DP-600
Durée :
4
 jours
Examen :
Optionnel
Niveau :
Avancé

Microsoft Fabric Analytics Engineer (DP-600)

Ce cours : Microsoft Fabric Analytics Engineer (DP-600), couvre les méthodes et les pratiques pour mettre en œuvre et gérer des solutions d’analyse de données à l’échelle de l’entreprise à l’aide de Microsoft Fabric.

Les participants de la formation Microsoft Fabric Analytics Engineer (DP-600), développeront leur expérience en analyse et apprendront à utiliser les composants de Microsoft Fabric, y compris les lakehouses, les entrepôts de données, les notebooks, les flux de données, les pipelines de données et les modèles sémantiques, pour créer et déployer des actifs d’analyse.

Profils des participants

  • Architectes de solutions
  • Ingénieurs de données
  • Data scientists
  • Ingénieurs en IA
  • Administrateurs de bases de données
  • Analystes de données Power BI

Objectifs

  • Maîtriser l’Ingestion de Données avec Microsoft Fabric
  • Exploiter les Pipelines de Données et les Lakehouses
  • Implémenter des Architectures de Données Avancées
  • Développer des Compétences en Apache Spark
  • Travailler avec Delta Lake et les Entrepôts de Données
  • Optimiser l’Analyse de Données avec Power BI

Connaissances Préalables

  • Connaissance des concepts de données via Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900).
  • Expérience en Power BI pour modèles de données et analyses avancées (PL-300).

Contenu du cours

Module 1 : Ingestion de données avec Dataflows Gen2 dans Microsoft Fabric

  • Comprendre les Dataflows (Gen2) dans Microsoft Fabric
  • Explorer les Dataflows (Gen2) dans Microsoft Fabric
  • Intégrer les Dataflows (Gen2) et les Pipelines dans Microsoft Fabric

Module 2 : Ingestion de données avec Spark et les notebooks Microsoft Fabric

  • Se connecter aux données avec Spark
  • Écrire des données dans un lakehouse
  • Considérer les utilisations des données ingérées

Module 3 : Utilisation des pipelines Data Factory dans Microsoft Fabric

  • Comprendre les pipelines
  • Utiliser l’activité Copy Data
  • Utiliser des modèles de pipeline
  • Exécuter et surveiller les pipelines

Module 4 : Démarrer avec les lakehouses dans Microsoft Fabric

  • Explorer le Lakehouse Microsoft Fabric
  • Travailler avec les Lakehouses Microsoft Fabric
  • Explorer et transformer les données dans un Lakehouse

Module 5 : Organiser un Lakehouse Fabric en utilisant la conception de l’architecture médaille

  • Décrire l’architecture médaille
  • Mettre en œuvre une architecture médaille dans Fabric
  • Interroger et générer des rapports sur les données dans votre Lakehouse Fabric
  • Considérations pour la gestion de votre Lakehouse

Module 6 : Utilisation d’Apache Spark dans Microsoft Fabric

  • Se préparer à utiliser Apache Spark
  • Exécuter du code Spark
  • Travailler avec des données dans un dataframe Spark
  • Travailler avec des données en utilisant Spark SQL
  • Visualiser des données dans un notebook Spark

Module 7 : Travailler avec des tables Delta Lake dans Microsoft Fabric

  • Comprendre Delta Lake
  • Créer des tables delta
  • Travailler avec des tables delta dans Spark
  • Utiliser des tables delta avec des données en streaming

Module 8 : Démarrer avec les entrepôts de données dans Microsoft Fabric

  • Comprendre les fondamentaux des entrepôts de données
  • Comprendre les entrepôts de données dans Fabric
  • Interroger et transformer les données
  • Préparer les données pour l’analyse et la génération de rapports
  • Sécuriser et surveiller votre entrepôt de données

Module 9 : Charger des données dans un entrepôt de données Microsoft Fabric

  • Explorer les stratégies de chargement de données
  • Utiliser des pipelines de données pour charger un entrepôt
  • Charger des données à l’aide de T-SQL
  • Charger et transformer des données avec Dataflow Gen2

Module 10 : Interroger un entrepôt de données dans Microsoft Fabric

  • Utiliser l’éditeur de requêtes SQL
  • Explorer l’éditeur de requêtes visuel
  • Utiliser des outils clients pour interroger un entrepôt

Module 11 : Surveiller un entrepôt de données Microsoft Fabric

  • Surveiller les métriques de capacité
  • Surveiller l’activité actuelle
  • Surveiller les requêtes

Module 12 : Comprendre la scalabilité dans Power BI

  • Décrire l’importance des modèles évolutifs
  • Mettre en œuvre les meilleures pratiques de modélisation de données Power BI
  • Configurer de grands ensembles de données

Module 13 : Créer des relations de modèle Power BI

  • Comprendre les relations de modèle
  • Configurer des relations
  • Utiliser les fonctions de relation DAX
  • Comprendre l’évaluation des relations

Module 14 : Utiliser des outils pour optimiser les performances de Power BI

  • Utiliser l’analyseur de performances
  • Résoudre les problèmes de performances DAX en utilisant DAX Studio
  • Optimiser un modèle de données en utilisant l’analyseur des meilleures pratiques

Module 15 : Appliquer la sécurité des modèles Power BI

  • Restreindre l’accès aux données du modèle Power BI
  • Restreindre l’accès aux objets du modèle Power BI
  • Appliquer de bonnes pratiques de modélisation

Documentation

  • Support de cours numérique inclus

Cours complémentaires

Financement Temptraining

ITTA est partenaire de Temptraining, le fonds de formation continue pour les travailleurs temporaires. Ce fonds de formation peut subventionner des formations continues pour toute personne qui travaille pour un employeur assujetti à la Convention collective de travail (CCT) Location de services.

Informations additionnelles

Maîtriser les Dataflows et Pipelines avec le cours Microsoft Fabric Analytics Engineer (DP-600)

Dans le monde en constante évolution de la data science, se distinguer en tant qu’Ingénieur en Analyse de Données nécessite une maîtrise des outils les plus avancés. Microsoft Fabric, avec ses Dataflows de deuxième génération (Gen2) et ses pipelines intégrés, offre une plateforme robuste pour la manipulation et l’ingestion de données à grande échelle. Comprendre et exploiter ces Dataflows vous permet d’orchestrer efficacement des flux de données complexes, garantissant ainsi une intégration fluide au sein de vos pipelines d’analyse.

Exploitation de Spark et Notebooks dans Microsoft Fabric

L’ingestion de données se réinvente avec Spark et les notebooks au sein de Microsoft Fabric. La capacité de se connecter aisément aux données, de les écrire dans un lakehouse et d’envisager des applications pratiques ouvre des horizons nouveaux pour les ingénieurs en analyse de données. Cette approche permet une flexibilité et une puissance d’analyse inégalées, propulsant ainsi les capacités d’exploration et de transformation des données.

L’Art des Pipelines Data Factory

La création et la gestion de pipelines efficaces avec Data Factory sous Microsoft Fabric transcendent la simple compréhension technique. L’utilisation judicieuse de l’activité Copy Data, des modèles de pipeline et la capacité à exécuter et surveiller ces pipelines transforment les données brutes en insights précieux, essentiels à toute prise de décision stratégique.

L’Ère des Lakehouses

Le concept de Lakehouse, une innovation marquante dans l’écosystème de Microsoft Fabric, révolutionne la manière dont les données sont stockées, consultées et analysées. En explorant et en transformant les données au sein d’un Lakehouse, les ingénieurs débloquent des perspectives analytiques avancées, allant bien au-delà des capacités traditionnelles des data lakes et des entrepôts de données.

Architecturer avec Médaille

L’adoption de l’architecture médaille dans la gestion des Lakehouses de Microsoft Fabric n’est pas seulement une question de structure, mais une stratégie globale visant à optimiser l’accès, la sécurité et l’efficacité de l’analyse des données. Cette méthodologie permet une interrogation et une génération de rapports sophistiqués, essentiels pour naviguer dans l’océan des données modernes.

Puissance d’Apache Spark

La maîtrise d’Apache Spark au sein de Microsoft Fabric équipe les ingénieurs en analyse de données avec un arsenal puissant pour le traitement des données. Que ce soit pour exécuter du code Spark, manipuler des dataframes ou utiliser Spark SQL, les possibilités sont vastes et permettent une analyse et une visualisation des données de haut niveau.

Delta Lake : Révolution dans la Gestion des Données

Delta Lake apporte une couche de gestion transactionnelle sur vos lacs de données, permettant la création et la manipulation de tables delta de manière plus efficace et sûre. Cette innovation ouvre la porte à des analyses en temps réel et à des applications de données en streaming, essentielles pour les environnements de données dynamiques d’aujourd’hui.

En embrassant ces compétences et technologies clés au sein de Microsoft Fabric, les ingénieurs en analyse de données se positionnent à l’avant-garde de l’innovation en data science, prêts à relever les défis de demain et à transformer les données en décisions stratégiques.

Prix de l'inscription
CHF 3'400.-
Inclus dans ce cours
  • Formation dispensée par un formateur certifié
  • 180 jours d’accès aux labs Officiels Microsoft
  • Documentation Officielle au format digital
  • Badge de réussite Officiel Microsoft

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Horaires d’ouverture

Du lundi au vendredi, de 8:30 à 18:00.

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