Formation Microsoft Fabric - Gestion de la donnée

Jour 1 - Découvrir Microsoft Fabric et mettre en oeuvre un Lakehouse

• Explorer les fonctionnalités offertes par Microsoft Fabric
• Identifier les principales expériences de la plateforme
• Comprendre les notions de workspace, capacité, tenant, item et environnement Fabric
• Situer OneLake dans l'architecture de données Microsoft
• Identifier les cas d'usage et les limites de la solution

Mettre en oeuvre un Lakehouse avec Fabric

• Comprendre le rôle du Lakehouse dans Microsoft Fabric
• Créer et organiser un Lakehouse
• Ingérer des données dans un Lakehouse
• Explorer et transformer les données

Interroger les données avec SQL et Spark

• Comprendre le rôle du SQL analytics endpoint

Utiliser Spark et Delta Lake

• Comprendre les usages d'Apache Spark dans Fabric
• Manipuler les données avec un notebook
• Utiliser Spark SQL pour analyser les données
• Créer et utiliser des tables Delta Lake
• Préparer les données pour des usages analytiques

Jour 2 - Gérer, transformer, sécuriser et superviser les données

• Comprendre les méthodes d'ingestion dans Microsoft Fabric
• Utiliser Dataflows Gen2 pour préparer les données
• Construire un pipeline simple d'ingestion
• Orchestrer les traitements de données
• Comparer les usages des notebooks, Dataflows Gen2 et pipelines

Organiser les données

• Comprendre les principes d'une architecture bronze, silver, gold
• Structurer les données brutes, nettoyées et prêtes à l'analyse
• Appliquer une logique simple de transformation progressive
• Préparer les données pour la BI et l'analyse

Mettre en oeuvre un entrepôt de données

• Comprendre le rôle du Data Warehouse dans Fabric
• Différencier Lakehouse et Warehouse
• Charger des données dans un Warehouse
• Interroger les données avec T-SQL
• Préparer des vues et tables pour les rapports

Administrer, sécuriser et superviser Fabric

• Comprendre les rôles et permissions dans Fabric
• Gérer la sécurité des accès aux données
• Identifier les principes de gouvernance avec Microsoft Purview
• Suivre l'exécution des flux et pipelines
• Monitorer les traitements et l'activité de la plateforme

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Créer un workspace Microsoft Fabric
• Créer un Lakehouse et importer des données
• Explorer les zones Files et Tables
• Interroger les données avec SQL et Spark
• Créer un notebook et transformer des données
• Créer et utiliser des tables Delta Lake
• Construire un Dataflow Gen2 de préparation des données
• Orchestrer une ingestion avec un pipeline
• Organiser les données selon une logique bronze, silver, gold
• Créer un Warehouse et interroger les données avec T-SQL
• Vérifier les accès, les permissions et le suivi des exécutions