Ingestion de données et modèles sémantiques

Dans ce cours, vous apprendrez plusieurs méthodes différentes pour importer des données dans Microsoft Fabric. Après avoir ingéré vos données, vous apprendrez ensuite à structurer ces données à l’aide de modèles sémantiques afin d’améliorer vos visualisations et vos rapports.

Maîtrisez les pipelines et les flux de données pour l’ingestion de données

Commencez par explorer les pipelines et les flux de données dans Fabric. Vous apprendrez à configurer les activités de pipeline, à utiliser des paramètres et des variables, et à planifier l’exécution de vos pipelines. Ensuite, vous apprendrez à utiliser les flux de données pour découvrir diverses options de transformation et optimiser les performances grâce au partitionnement, à la mise en scène et à la copie rapide.

Tirez parti des raccourcis pour un accès efficace aux données

Apprenez à utiliser différents types de raccourcis pour gérer les scénarios de suppression et améliorer l’accessibilité des données grâce aux fonctionnalités de sécurité.

Créer et optimiser des modèles sémantiques

Dans la deuxième moitié du cours, vous créerez des modèles sémantiques robustes dans Fabric. Vous découvrirez les principaux modes de stockage — Importation, DirectQuery, Direct Lake et les modèles composites. Vous apprendrez à établir des relations efficaces, à maîtriser les schémas en étoile et en flocon de neige, et à travailler avec de grands ensembles de données afin d’assurer des performances optimales dans des scénarios complexes.

Maîtrisez les concepts avancés des modèles sémantiques et de Power BI

Enfin, vous apprendrez des concepts avancés pour gérer et optimiser des modèles sémantiques. Vous mettrez en œuvre la sécurité au niveau des lignes (RLS) et la sécurité au niveau des objets (OLS), actualiserez les modèles et développerez des rapports Power BI complets. Puis, dans Power BI, vous explorerez Copilot, optimiserez les performances avec DAX Studio et exploiterez des outils comme le Best Practice Analyzer (BPA) de Tabular Editor et Performance Analyzer pour créer des modèles et des rapports efficaces et sécurisés.

Lakehouse ou Warehouse : comprendre les limites

Ingestion de données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric

Exercice interactif pratique