DP-601 : Implémentation d'un Lakehouse avec Microsoft Fabric

Cours DP-601 : Mise en œuvre d’un Lakehouse avec Microsoft Fabric

Ce cours vise à développer vos compétences fondamentales en ingénierie des données dans Microsoft Fabric , en mettant l'accent sur le concept de lac de données. Il explorera les puissantes fonctionnalités d' Apache Spark pour le traitement distribué des données, ainsi que les techniques essentielles pour une gestion efficace des données, le contrôle de version et la fiabilité lors de l'utilisation de tables Delta Lake . Ce cours abordera également l'ingestion et l'orchestration des données à l'aide des pipelines Dataflows Gen2 et de Data Factory . Il comprend des exposés et des exercices pratiques qui vous prépareront à travailler avec les lacs de données dans Microsoft Fabric .

Cours destiné à

Ce cours s'adresse principalement aux professionnels des données maîtrisant la modélisation, l'extraction et l'analyse des données. Il est conçu pour les professionnels souhaitant approfondir leurs connaissances sur l'architecture Lakehouse, la plateforme Microsoft Fabric et la mise en œuvre d'analyses de bout en bout grâce à ces technologies.

Rôle : analyste de données, ingénieur de données, scientifique des données

Objectifs de la formation DP-601

• Description des principales caractéristiques et fonctionnalités des magasins de lac dans Microsoft Fabric.
  
• Création d'un entrepôt lacustre.
  
• Ingestion de données dans les fichiers et les tables d'un entrepôt de données lacustre.
• Interroger les tables de l'entrepôt de données du lac avec SQL.

Contenu du cours DP-601

Module 1 Introduction à l'analyse de bout en bout avec Microsoft Fabric

• Exploration de l'analyse de bout en bout avec Microsoft Fabric
  
• Équipements de données et Microsoft Fabric
  
• Activation et utilisation de Microsoft Fabric

Module 2 : Introduction aux magasins de lacs dans Microsoft Fabric

• Exploration de l'entrepôt de données Microsoft Fabric Lake
  
• Utilisation des entrepôts de données Microsoft Fabric Lake
  
• Exploration et transformation des données dans un entrepôt de données.
  
• Exercice : Création et ingestion de données avec un magasin de données Microsoft Fabric Lake

Module 3 : Utilisation d’Apache Spark dans Microsoft Fabric

• Préparation à l'utilisation d'Apache Spark
  
• Exécution du code Spark
  
• Je travaille avec des données dans un DataFrame Spark.
  
• Je travaille avec des données en utilisant Spark SQL.
  
• Visualisation des données dans un notebook Spark
  
• Exercice : Analyse de données avec Apache Spark

Module 4 : Utilisation des tables Delta Lake dans Microsoft Fabric

• Description du lac Delta
  
• Création de la table Delta
  
• Utilisation des tables delta dans Spark
  
• Utilisation de tables delta avec des données en flux continu
  
• Exercice : Utilisation des tables delta dans Apache Spark

Module 5 : Ingestion de données avec les flux de données Gen2 dans Microsoft Fabric

• Description des flux de données Gen2 dans Microsoft Fabric
  
• Exploration des flux de données de 2e génération dans Microsoft Fabric
  
• Intégration des flux de données et des pipelines de deuxième génération dans Microsoft Fabric
  
• Exercice : Création et utilisation d’un flux de données Gen2 dans Microsoft Fabric

Module 6 : Utilisation des pipelines Data Factory dans Microsoft Fabric

• Description des pipelines
  
• Utilisation de l'activité Copier les données
  
• Utilisation de modèles de pipeline
  
• Exécution et supervision des pipelines
  
• Exercice : Ingestion de données avec un pipeline

Prérequis

Vous devez connaître les concepts et la terminologie de base des données.

Langue

• Cours : Anglais / Espagnol
• Laboratoires : anglais / espagnol

Compétences appliquées de Microsoft

Ce cours fait partie du programme de certification Microsoft en compétences appliquées.

Pour obtenir cette certification Microsoft Applied Skills, les étudiants démontrent leur capacité à mettre en œuvre un lac de stockage dans Microsoft Fabric, notamment : la création et la gestion d’un lac de stockage, l’ingestion et la transformation des données, l’interrogation et l’exploration des données du lac de stockage.

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