Bien démarrer
What Is Microsoft Fabric? A Practical Overview
Understand how OneLake, workspaces, Lakehouses, Warehouses, notebooks, pipelines, SQL endpoints and semantic models fit together.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Parcours guidé
Apprendre Microsoft Fabric en construisant
Commencez par un espace de travail et votre premier notebook, puis progressez vers les Lakehouses, les tables Delta, les Warehouses, Git, le CI/CD et l’ingénierie à grande échelle.
Le contenu technique est actuellement prévu en anglais. L’interface du parcours est disponible en français.
01—12
Suivez le parcours essentiel, d’un espace vide à un workflow de données prêt pour la production.
Bien démarrer
Understand how OneLake, workspaces, Lakehouses, Warehouses, notebooks, pipelines, SQL endpoints and semantic models fit together.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Bien démarrer
Create a development workspace with sensible capacity, access and ownership decisions from the start.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Vos premières données
Build a Lakehouse and understand its Files, Tables and SQL analytics endpoint surfaces.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Vos premières données
Use PySpark to load, inspect and summarize a dataset in your first Fabric notebook.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Explorer les données
Practice the DataFrame operations used to explore and shape data in Fabric notebooks.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Explorer les données
Query notebook data with Spark SQL and decide when SQL or PySpark is the clearer tool.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Explorer les données
Persist a DataFrame as a managed Delta table and query it from Spark and SQL.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Apprenez à structurer des couches de données brutes, conformes et de service sans surdimensionner la plateforme.
Fondamentaux
What the Bronze, Silver and Gold layers are for, how data quality and incremental processing work across them in Microsoft Fabric, and when fewer layers are the better design.
Lire le tutoriel →Fondamentaux
A critical look at the Medallion pattern: when two layers or a single curated model are enough, and the cost that each unnecessary layer adds.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Conception des couches
How to design a Bronze layer that preserves source fidelity: landing formats, ingestion metadata, schema drift, retention and replay.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Conception des couches
How to turn source-shaped Bronze data into clean, validated, conformed Silver entities that several consumers can share.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Conception des couches
How to design the Gold layer that reports, semantic models and APIs consume: modelling choices, stable contracts, serving engines and how to change it without breaking consumers.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Patterns d’ingénierie
How changes propagate from Bronze to Silver to Gold without full reloads: change detection between layers, affected keys and recomputing only impacted aggregates.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Patterns d’ingénierie
Which write pattern belongs in which layer: append in Bronze, MERGE for Silver entities and history, and targeted overwrite or MERGE for Gold.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Patterns d’ingénierie
Why the right partitioning often differs by layer, from load-date partitions in Bronze to unpartitioned Gold tables, and how to decide.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Patterns d’ingénierie
Where small files come from in each layer and how to plan OPTIMIZE, V-Order and VACUUM per layer instead of applying one schedule everywhere.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Projet de synthèse
A complete, production-minded Medallion pipeline in Fabric: incremental ingestion, quality gates, MERGE, maintenance, logging and deployment. It builds on the first end-to-end pipeline tutorial.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Lakehouse et Warehouse
The criteria I use to choose between a Fabric Lakehouse and a Fabric Warehouse: team skills, write patterns, T-SQL needs and governance.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Construire avec les données
Move CSV or Parquet through a notebook-driven Bronze, Silver and Gold flow into a queryable serving layer.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Notebooks paramétrés
Pass dates and business identifiers from a pipeline into one reusable Fabric notebook.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Bien démarrer
Connect a Fabric workspace to a repository and understand branches, synchronization, versioned artifacts and current limitations.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Git et CI/CD
Use Fabric Git integration deliberately across branches, workspace artifacts and team workflows.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Git et CI/CD
How to promote Fabric items between environments: configuration per environment, data separation, approvals and rollback.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Git et CI/CD
A practical deployment approach for Fabric items using Git integration, deployment pipelines and automation, including what still needs manual steps.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Git et CI/CD
Separate deployable workspace artifacts from data, connections and environment-specific configuration.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Ingénierie de production
Design an execution log that makes notebook and pipeline runs traceable in production.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Ingénierie de production
Use a repeatable workflow to diagnose Spark, schema, parameter, dependency and pipeline failures.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Performance et échelle
Patterns for loading only new and changed data into Fabric, with watermarks, change tracking and Delta MERGE, and how to handle late or corrected data.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Performance et échelle
Build a practical baseline for file layout, Spark execution and Delta writes at multi-million-row scale.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Performance et échelle
Plan storage, partitioning, incremental processing and capacity for billion-row Fabric workloads.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Performance et échelle
Criteria for choosing a partition column: cardinality, query filters, write patterns and data volume per partition.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Performance et échelle
How file size affects read parallelism, metadata overhead and write cost, and how to pick a target size for your engines.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Performance et échelle
How Delta MERGE works internally and the patterns that keep it fast: narrowing the target, partition and file pruning, and source deduplication.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Performance et échelle
Where small files come from in Delta tables, how they slow down reads, writes and the transaction log, and how to measure the problem.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Performance et échelle
A step-by-step workflow for slow Fabric workloads: deciding whether the problem is capacity, Spark, SQL, storage layout or the query itself.
Prévu · Voir dans la feuille de route →Certification
Connect the official DP-600 or DP-700 skills outline to hands-on Fabric projects, troubleshooting, and production practice.