Présenter l’analytique de bout en bout à l’aide de Microsoft Fabric

• Identifier les fonctionnalités de Microsoft Fabric.
• Implémenter Microsoft Fabric pour répondre aux besoins d’analytique de votre entreprise.
• Décrire comment Fabric prend en charge les fonctionnalités d’IA via Copilot, les agents de données et Fabric IQ.

Découvrir et se connecter aux données dans OneLake

• Décrire l’architecture et les fonctionnalités OneLake.
• Parcourir et se connecter aux données à l’aide du catalogue OneLake.
• Découvrir les données de diffusion en continu dans Real-Time hub.

Commencer avec les lakehouses dans Microsoft Fabric

• Décrire les fonctionnalités de base et les capacités des lakehouses dans Microsoft Fabric.
• Créer une maison au bord du lac.
• Ingérer et transformer des données dans le lakehouse.
• Interroger et analyser des données lakehouse avec SQL et Spark.

Commencer avec les entrepôts de données dans Microsoft Fabric

• Décrire les concepts d’entrepôt de données et les notions fondamentales de la modélisation dimensionnelle.
• Créer des tables, charger des données et comprendre les méthodes d’ingestion dans un entrepôt Fabric.
• Interroger et transformer des données à l’aide de T-SQL et de l’éditeur de requêtes visuel.
• Données de l’entrepôt de données modélisées pour la création de rapports et la consommation en aval.
• Sécuriser et surveiller une date warehouse.

Bien démarrer avec Real-Time Intelligence dans Microsoft Fabric

• Décrire l’analytique, les flux et les événements en temps réel.
• Comprendre les composants Real-Time Intelligence dans Fabric.
• Ingérer des données et transformer des données en mouvement.
• Stocker et interroger des données dans des bases de données KQL.
• Visualiser les données de diffusion en continu avec des tableaux de bord Real-Time.
• Automatiser les actions avec activateur.

Choisir des magasins de données dans Microsoft

• Décrire les options de magasin de données analytiques dans Microsoft Fabric.
• Analyser les capacités des solutions lakehouse, warehouse et eventhouse.
• Choisir le magasin de données approprié pour un scénario métier.

Concevoir des modèles dimensionnels pour l’analytique dans Microsoft Fabric

• Décrire les types de schémas dimensionnels pour l’analytique.
• Concevoir des tables de faits pour les processus métier.
• Concevoir des tables de dimension pour les attributs descriptifs.
• Implémenter des modèles de dimension à variation lente.

Transformer des données à l’aide de Dataflows Gen2 dans Microsoft Fabric

• Créer et configuer Dataflows Gen2 dans Microsoft Fabric.
• Appliquer des transformations Power Query pour préparer des données.
• Optimiser les performances du flux de données avec le pliage des requêtes.
• Charger les données transformées vers des destinations de type « lakehouse » ou « entrepôt de données ».

Transformer les données à l’aide de notebooks dans Microsoft Fabric

• Décrire les blocs-notes dans Microsoft Fabric.
• Mettre en former et nettoyer des données à l’aide de Spark SQL et PySpark.
• Combiner et agréger des données à l’aide de Spark SQL et PySpark.
• Écrire et dimensionner les tables Delta de manière appropriée.

Transformer des données à l’aide de T-SQL dans Microsoft Fabric

• Transformer des données d’entrepôt à l’aide de requêtes T-SQL
• Créer des vues pour une logique de transformation réutilisable.
• Générer des procédures stockées pour le traitement des données reproductibles.
• Implémenter des tables dimensionnelles dans un entrepôt.

Créer des calculs DAX dans des modèles sémantiques

• Créer des tables calculées.
• Créer des colonnes calculées.
• Créer des mesures à l’aide de DAX.

Concevoir des modèles sémantiques pour la mise à l’échelle dans Microsoft Fabric

• Choisir un mode de stockage en fonction de l’actualisation des données, de performances et de l’emplacement source.
• Conception des relations dans un schéma en étoile pour améliorer la clarté et les performances dans un modèle sémantique.
• Calculs de conception qui restent performants et gérables à mesure que les volumes de données et la taille de l’équipe augmentent.
• Configurer les paramètres de modèle sémantique qui prennent en charge la consommation à grande échelle.

Optimiser les performances du modèle sémantique

• Utiliser l’analyseur de performances pour identifier les goulots d’étranglement des performances.
• Optimiser les calculs DAX pour améliorer les performances des requêtes.
• Réduire les niveaux de cardinalité pour améliorer l’efficacité du modèle.
• Implémenter des agrégations pour accélérer les requêtes sur des jeux de données volumineux.
• Appliquer une approche systématique pour résoudre les problèmes de performances courants.

Appliquer la sécurité du modèle sémantique

• Implémenter la sécurité au niveau des lignes à l’aide d’expressions de filtre DAX et de modèles de sécurité dynamiques.
• Appliquer la sécurité au niveau de l’objet pour masquer les tables et les colonnes.
• Valider les rôles de sécurité et gérer l’appartenance aux rôles.

Gérer le cycle de vie du développement du modèle sémantique

• Créer des ressources Power BI réutilisables.
• Gérer le contenu Power BI dans le contrôle de version.
• Gérer des modèles sémantiques avec le point de terminaison XMLA.
• Déployer du contenu par étapes.
• Gérer et surveiller des modèles sémantiques.

Préparer la couche sémantique pour l’IA dans Microsoft Fabric

• Décrire comment les systèmes IA consomment des données et des métadonnées à partir de modèles sémantiques.
• Concevoir des couches d’or avec un nommage, une documentation et une structure compatibles avec l’IA.
• Configurer la préparation des fonctionnalités IA dans un modèle sémantique, y compris les réponses vérifiées et les instructions d’IA.
• Expliquer comment les modèles sémantiques se connectent à l’ontologie d’entreprise dans Fabric IQ.
• Valider la préparation de l’IA au moyen de tests et itérations.

Comprendre les principes fondamentaux de Microsoft Fabric IQ

• Expliquer ce que Fabric IQ est et comment les ontologies définissent le vocabulaire métier.
• Décrire le rôle des éléments d’ontologie dans la création de types d’entités, de propriétés et de relations.
• Distinguer les rôles de chaque composant Fabric IQ : éléments d’ontologie, agents de données, Graph dans Microsoft Fabric et modèles sémantiques Power BI.
• Comparer l’approche basée sur le concept de la modélisation de l’ontologie avec la modélisation traditionnelle des données pilotées par le cas d’usage.

Créer une ontologie avec Fabric IQ

• Évaluer deux approches pour créer une ontologie dans Fabric IQ.
• Créer une ontologie manuellement en travaillant avec des types d’entités, des propriétés, des clés et des relations.
• Générer une ontologie à partir d’un modèle sémantique Power BI.
• Connecter une ontologie aux sources de données et afficher un aperçu de l’ontologie.

Sécuriser l’accès aux données dans Microsoft Fabric

• Décrire le modèle des autorisations dans Microsoft Fabric.
• Configurer les autorisations d’espace de travail et d’élément.
• Appliquer des autorisations granulaires.

Sécuriser un entrepôt de données Microsoft Fabric

• Découvrir les concepts de sécurisation d’un entrepôt de données dans Microsoft Fabric.
• Découvrir comment implémenter le masquage dynamique des données pour masquer les informations sensibles.
• Découvrir comment configurer la sécurité au niveau des lignes pour fournir un contrôle granulaire.
• Découvrir comment implémenter la sécurité au niveau des colonnes pour protéger les données sensibles.
• Découvrir comment configurer des autorisations granulaires à l’aide de T-SQL.

Gouverner les données dans Microsoft Fabric avec Purview

• Décrire les fonctionnalités de gouvernance des données intégrées dans Microsoft Fabric.
• Justifier l’ajout de Microsoft Purview pour une gouvernance et une protection robuste des données.
• Connecter Microsoft Purview à Microsoft Fabric.
• Analyser les données Microsoft Fabric dans le hub Microsoft Purview.

Régir les données d’analyse dans Microsoft Fabric

• Appliquer la classification des données et les étiquettes de confidentialité aux éléments Fabric.
• Utiliser les mentions de recommandation (promotion, certification et données de référence) comme mécanisme de gouvernance.
• Implémenter des pratiques de documentation pour la détectabilité des données.
• Décrire comment les contrôles de gouvernance affectent la consommation des données de l’agent IA.
• Utiliser les fonctionnalités de catalogue OneLake pour la gestion du patrimoine de données.

Mis à jour le : 20/08/2026

Les participants à cette formation devront avoir suivi la formation « DP-900 Microsoft Azure Data Fundamentals » ou un niveau équivalent est recommandé.

Un niveau d’anglais B1 est recommandé, retrouvez les niveaux sur ce lien : Classification des niveaux de langue

Dans cette formation, nous mélangeons théorie et ateliers techniques pour vous rendre rapidement opérationnel. En outre, chaque participant reçoit un support de cours électronique officiel de Microsoft.

Un de nos consultants-formateurs accrédités en tant que Microsoft Certified Trainer conduit la formation. Forts d’une solide expérience sur le terrain, ils rendent l’apprentissage à la fois interactif et enrichissant.

Pour l’évaluation, le formateur pose des questions régulières et utilise diverses méthodes pour mesurer vos acquis en continu. Cette approche favorise une expérience d’apprentissage à la fois dynamique et captivante

Après la formation, nous vous demandons de remplir un questionnaire de satisfaction. Vos retours nous aident à maintenir et à améliorer constamment la qualité de nos formations. De plus, pour assurer un suivi rigoureux, chaque participant signe une feuille d’émargement par demi-journée de présence.

Enfin, nous offrons la flexibilité de dispenser cette formation aussi bien en présentiel qu’en distanciel et elle peut être personnalisée pour les besoins spécifiques de votre entreprise sur demande.

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Nous vous recommandons l’inscription à l’examen environ 1 mois après le passage de la formation. Le support de cours transmis lors de la formation vous aidera à réviser correctement votre certification.

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Vous pouvez vous inscrire à l’une de nos formations jusqu’à cinq jours ouvrés avant son commencement, à condition qu’il reste des places disponibles et que nous ayons reçu votre devis signé.

De plus, si vous avez des besoins spécifiques liés à une situation de handicap, n’hésitez pas à en faire la demande ; nous adaptons volontiers nos moyens de prestation en fonction du type de handicap.

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Pour nous rejoindre, plusieurs options de transports en commun s’offrent à vous :

• Prenez la ligne 9 du métro et descendez à Pont de Sèvres,
• Optez pour la ligne 10 du métro jusqu’à Boulogne Jean Jaurès,
• Ou bien, empruntez le tram T2 jusqu’à Brimborion.