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Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.
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No-Code / Low-Code training in Leeds in November 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Artificial Intelligence training in Raleigh in June 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Professional Training training in Dallas in July 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Professional Training training in New York in September 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Don't let this gap widen
Sans maîtrise de Dapper pour optimiser les accès aux données en .NET, vos applications .NET tournent au ralenti avec des requêtes inefficaces et surconsommatrices de ressources.
Les équipes perdent en moyenne 25 % de performance serveur, soit 10 à 15 heures de développement inutiles par sprint, coûtant 8 000 € mensuels en productivité gaspillée.
45 % des incidents de production chez les développeurs .NET intermédiaires proviennent de bottlenecks bases de données non résolus, exposant l'entreprise à des downtimes et pertes de CA de 50 000 € par événement.
Chaque mois sans optimisation aggrave les risques pour votre carrière, transformant des projets prometteurs en échecs critiques.
The Maîtrise de Dapper : Optimisation des Accès aux Données en .NET training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.
The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.
To ensure the quality of the Maîtrise de Dapper : Optimisation des Accès aux Données en .NET training, Learni provides the following teaching resources:
For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.
The assessment of skills acquired during the Maîtrise de Dapper : Optimisation des Accès aux Données en .NET training is carried out through:
Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Présentation de Dapper, installation, configuration, historique et positionnement dans l’écosystème .NET. Avantages et différences avec ADO.NET/Entity Framework. Cas d’usage typiques. Premières requêtes : sélection, insertion, mise à jour et suppression de données avec Dapper. Manipulation de données, mapping d’objets simples.
Gestion des relations (One-to-Many, Many-to-Many) avec Multi-Mapping. Optimisation des performances, gestion des paramètres pour SQL dynamique, exécution de procédures stockées. Gestion des transactions et isolation. Approfondissement sur l’injection SQL et la sécurisation des accès données avec Dapper. Structuration de code pour grande maintenabilité.
Organisation du code et bonnes pratiques d’architecture autour de Dapper. Tests unitaires et mocking des accès données. Intégration de Dapper avec d’autres frameworks (ex : ASP.NET Core, Dependency Injection, validation). Étude de cas pratique : refonte d’un module d’accès aux données avec Dapper. Comparatif avec d’autres ORM (Micro-ORM vs ORM complets).
Target audience
Développeurs .NET souhaitant optimiser les accès aux bases de données avec un micro ORM performant
Prerequisites
Connaissance de C# et .NET, notions de bases sur les bases de données relationnelles et SQL
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