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Les décryptages de nos experts pour comprendre la data, l'intelligence artificielle et Microsoft 365 : ils décryptent les évolutions des solutions comme celles de Microsoft, Snowflake ou Semarchy, et partagent leurs méthodes et retours d'expérience. Vous y trouverez aussi les actualités de Kwanzeo.
Partie 4 du tutoriel CI/CD Fabric avec GitHub : protéger les branches main et release, lancer le déploiement DEV et tester le pipeline jusqu'à la production.
Partie 3 du tutoriel CI/CD Fabric avec GitHub : secrets et environnements GitHub, scripts Python validate.py et deploy.py, workflows CI, CD DEV et CD PROD.
Partie 2 du tutoriel CI/CD Fabric avec GitHub : créer le Service Principal Azure, les workspaces Microsoft Fabric DEV et PROD, et activer l'intégration Git.
Partie 1 du tutoriel CI/CD Fabric avec GitHub : objectif du pipeline entre GitHub et Microsoft Fabric, prérequis techniques et création du dépôt GitHub.
Partie 2 du guide : créer dans le bon ordre le groupe de ressources, la capacité Fabric, le Service Principal, le Key Vault et la Function App, puis configurer accès et variables.
Partie 1 du guide : comment automatiser le démarrage et l'arrêt d'une capacité Microsoft Fabric, quels prérequis vérifier et quels rôles Azure prévoir.
Partie 3 du guide : modifier les heures de démarrage et d'arrêt de la capacité Microsoft Fabric dans le planificateur, en UTC, puis redéployer la Function App.
Partie 4 du guide : tester manuellement la fonction qui pilote la capacité Microsoft Fabric et consulter l'historique des exécutions dans Azure.
Sécuriser et automatiser le déploiement d'applications Power Apps connectées à SQL entre DEV, TEST et PROD grâce aux variables d'environnement et à Microsoft Entra ID.
Intégrer Power BI dans un processus CI/CD avec le format PBIP, le langage TMDL, Git, Azure DevOps et les pipelines de déploiement de Microsoft Fabric.
Dataflow Gen2 est l'outil ETL low-code de Microsoft Fabric, basé sur Power Query Online : atouts, limites, fonctionnalités et création pas à pas.
Le Notebook Fabric permet de développer des tâches Apache Spark et des modèles de Machine Learning dans un environnement interactif : atouts, limites et création pas à pas.
Webinaires, matinées et cafés data : inscrivez-vous aux prochains rendez-vous ou revoyez les replays, avec leur résumé écrit.