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Schulungsübersicht
Einführung in die End-to-End-Analyse mit Microsoft Fabric
- Überblick über Microsoft Fabric
- Verständnis der Lakehouse-Architektur
- End-to-End-Analyseworkflow
Einstieg in Lakehouses mit Microsoft Fabric
- Kernfunktionen und Möglichkeiten von Lakehouses
- Erstellen und Konfigurieren eines Lakehouses
- Datenerfassung in Lakehouse-Tabellen
Nutzung von Apache Spark in Microsoft Fabric
- Konfigurieren von Apache Spark in Microsoft Fabric
- Nutzen von Spark für verteilte Datenverarbeitung
- Analysieren und Transformieren von Daten mit Spark DataFrames
Arbeiten mit Delta Lake-Tabellen in Microsoft Fabric
- Einführung in Delta Lake und Delta-Tabellen
- Verwalten und Versionieren von Daten mit Delta-Tabellen
- Implementieren von Daten-Transformatationen und Abfragen
Datenerfassung mit Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric
- Möglichkeiten von Dataflows Gen2
- Designen von Dataflow-Lösungen für die Datenerfassung
- Integrieren von Dataflows in Daten-Pipelines
Nutzung von Data Factory Pipelines in Microsoft Fabric
- Überblick über Data Factory Pipelines
- Erstellen und Orchestrieren von Daten-Pipelines
- Automatisieren von Datenbewegungen und -transformationen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Datenmanagement-Prinzipien
- Erfahrung mit SQL-Datenbanken
- Grundlegende Kenntnisse in Cloud-Computing-Konzepten
Zielgruppe
- Data Engineers
- Datenbankadministratoren
- Datenanalysten
21 Stunden
