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Ce que vous apprendrez

  • Explore the core services and capabilities of Microsoft Fabric

  • Build end-to-end data analytics solutions for lakehouses and data warehouses

  • Implement real-time analytics and data science workflows

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Microsoft Copilot
  • Catégorie : Data Architecture
  • Catégorie : Data Governance
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : Security Management
  • Catégorie : Security Controls
  • Catégorie : Security Strategy
  • Catégorie : Data Modeling
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Data Integration
  • Catégorie : Database Development
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Data Infrastructure

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Power BI
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Microsoft Power Platform
  • Catégorie : Microsoft Azure

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avril 2026

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Il y a 11 modules dans ce cours

This section introduces Microsoft Fabric as a unified analytics platform, focusing on its core capabilities and how it simplifies data management.

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2 vidéos3 lectures1 devoir

In this section, we explore Microsoft Fabric workloads, including Data Factory, Data Engineering, and Real-Time Analytics, to build end-to-end analytics systems with practical applications.

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1 vidéo9 lectures1 devoir

In this section, we explore building an end-to-end analytics system using a lakehouse architecture with Medallion layers, Delta Lake, and OneLake for unified data storage and analysis.

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1 vidéo6 lectures1 devoir

In this section, we explore building an end-to-end analytics system using a data warehouse, focusing on data ingestion, T-SQL transformation, and ETL orchestration with Data Factory for practical data processing and reporting.

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1 vidéo4 lectures1 devoir

In this section, we explore real-time analytics systems, focusing on data pipelines, Kusto Query Language, and Power BI reporting for scalable data solutions.

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1 vidéo1 lecture1 devoir

In this section, we explore building an end-to-end analytics system using AI and ML, focusing on data ingestion, model design with LightGBM and FLAML, and operationalizing models in Microsoft Fabric.

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This section covers monitoring Data Factory, Spark, and real-time analytics in Fabric for improved performance and reliability.

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In this section, we explore enabling Microsoft Fabric in a tenant, managing Spark job configurations, and associating capacities with workspaces for efficient resource allocation and performance optimization.

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In this section, we examine Microsoft Fabric's security and governance frameworks, focusing on platform protection, workspace permissions, and compliance strategies to ensure data integrity and regulatory adherence.

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This section covers CI/CD pipelines, Git integration, and managing database code in Fabric data warehouses.

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1 vidéo2 lectures1 devoir

This section explores Copilot's AI capabilities in Fabric, focusing on data engineering, Power BI, and narrative creation.

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