Schulungsübersicht

Einführung in die End-to-End-Analyse mit Microsoft Fabric

  • Überblick über Microsoft Fabric
  • Verstehen der Lakehouse-Architektur
  • Ende-zu-Ende-Analyse-Workflow

Erste Schritte mit Lakehouses in Microsoft Fabric

  • Kernfunktionen und Fähigkeiten von Lakehouses
  • Erstellen und Konfigurieren eines Lakehouses
  • Dateningestion in Lakehouse-Tabellen

Verwendung von Apache Spark in Microsoft Fabric

  • Konfigurieren von Apache Spark in Microsoft Fabric
  • Nutzung von Spark für die 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 Datentransformationen und Abfragen

Einlesen von Daten mit Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric

  • Fähigkeiten von Dataflows Gen2
  • Entwerfen von Dataflow-Lösungen für die Datenaufnahme (Ingestion)
  • Integration von Dataflows in Datenpipelines

Verwendung von Data Factory Pipelines in Microsoft Fabric

  • Überblick über Data Factory Pipelines
  • Aufbau und Orchestrierung von Data Pipelines
  • Automatisieren von Datenbewegungen und -transformationen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der Grundsätze der Datenverwaltung
  • Erfahrung mit SQL Datenbanken
  • Grundkenntnisse von Cloud-Computing-Konzepten

Zielgruppe

  • Dateningenieure
  • Database Administratoren
  • Datenanalysten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (7)

Kombinierte Kurse

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