Microsoft Fabric Analytics Engineer (DP-600)

Décrire les capacités de Dataflow (Gen2) dans Microsoft Fabric
Créer des solutions de flux de données (Gen2) pour ingérer et transformer des données
Inclure un flux de données (Gen2) dans un pipeline

Ingérer des données externes dans les lakehouse Fabric à l’aide de Spark
Configurer l’authentification et l’optimisation des sources externes
Charger les données dans le Lakehouse sous forme de fichiers ou de tables Delta

Décrire les capacités des pipelines dans Microsoft Fabric
Utiliser l’activité Copy Data dans un pipeline
Créer des pipelines basés sur des modèles prédéfinis
Exécuter et surveiller les pipelines

Décrire les caractéristiques et les capacités principales des lakehouses dans Microsoft Fabric
Créer un lakehouse
Ingérer des données dans des fichiers et des tables dans un lakehouse
Interroger les tables d’un lakehouse avec SQL

Décrire les principes de l’utilisation de l’architecture « en médaillon » dans la gestion des données.
Appliquer le cadre de l’architecture « en médaillon » dans l’environnement Microsoft Fabric.
Analyser les données stockées dans le lakehouse en utilisant DirectLake dans Power BI.
Décrire les meilleures pratiques pour assurer la sécurité et la gouvernance des données stockées dans l’architecture « en médaillon ».

Configurer Spark dans un espace de travail Microsoft Fabric
Identifier les scénarios appropriés pour les notebooks et les jobs Spark
Utiliser les dataframes Spark pour analyser et transformer les données
Utiliser Spark SQL pour interroger les données dans les tables et les vues
Visualiser les données dans un notebook Spark

Comprendre Delta Lake et les tables delta dans Microsoft Fabric
Créer et gérer des tables delta à l’aide de Spark
Utiliser Spark pour interroger et transformer les données dans les tables delta
Utiliser les tables delta avec Spark structured streaming

Décrire les warehouse dans Fabric
Comprendre ce qu’est un warehouse par rapport à un Lakehouse de données
Travailler avec des warehouse dans Fabric
Créer et gérer des dataset dans un warehouse

Apprenez différentes stratégies pour charger des données dans un data warehouse dans Microsoft Fabric.
Apprendre à construire un pipeline de données pour charger un warehouse dans Microsoft Fabric.
Apprendre à charger des données dans un warehouse à l’aide de T-SQL.
Apprendre à charger et transformer des données avec dataflow (Gen 2).

Utiliser l’éditeur de requêtes SQL pour interroger un data warehouse.
Explorer le fonctionnement de l’éditeur visuel de requêtes.
Apprendre à se connecter et à interroger un data warehouse à l’aide de SQL Server Management Studio.

Surveiller l’utilisation des unités de capacité avec l’application Microsoft Fabric Capacity Metrics.
Surveiller l’activité actuelle d’un data warehouse avec des vues de gestion dynamiques.
Surveiller les tendances en matière d’interrogation avec les vues de l’aperçu des requêtes.

Décrire l’importance de construire des modèles de données évolutifs
Mettre en œuvre les meilleures pratiques de modélisation des données de Power BI
Utiliser le format de stockage des grands ensembles de données de Power BI

Comprendre le fonctionnement des relations entre les modèles.
Configurer les relations.
Utiliser les fonctions de relations DAX.
Comprendre l’évaluation des relations.

Optimiser les requêtes à l’aide de l’analyseur de performance.
Dépanner les performances DAX à l’aide de DAX Studio.
Optimiser un modèle de données en utilisant Tabular Editor.

Restreindre l’accès aux données du modèle Power BI avec RLS.
Restreindre l’accès aux objets du modèle Power BI avec OLS.
Appliquer les bonnes pratiques de développement pour renforcer la sécurité du modèle Power BI.