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Schulungsübersicht
Einführung in die durchgängige Analyse mit Microsoft Fabric
- Überblick über Microsoft Fabric
- Verständnis der Lakehouse-Architektur
- Durchgängiger Analytics-Workflow
Erste Schritte mit Lakehouses in Microsoft Fabric
- Kernfunktionen und Fähigkeiten von Lakehouses
- Anlegen und Konfigurieren eines Lakehouses
- Datenimport in Lakehouse-Tabellen
Nutzung von Apache Spark in Microsoft Fabric
- Konfiguration von Apache Spark in Microsoft Fabric
- Nutzung 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
- Verwaltung und Versionierung von Daten mit Delta-Tabellen
- Umsetzung von Datentransformationen und Abfragen
Datenimport mit Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric
- Fähigkeiten von Dataflows Gen2
- Gestaltung von Dataflow-Lösungen für den Datenimport
- Integration von Dataflows in Daten-Pipelines
Nutzung von Data Factory-Pipelines in Microsoft Fabric
- Überblick über Data Factory-Pipelines
- Aufbau und Orchestrierung von Daten-Pipelines
- Automatisierung von Datenbewegungen und -Transformationen
Voraussetzungen
- Verständnis der Grundsätze des Datenmanagements
- Erfahrung mit SQL-Datenbanken
- Grundkenntnisse der Cloud-Computing-Konzepte
Zielgruppe
- Daten-Ingenieure
- Datenbankadministratoren
- Datenanalysten
21 Stunden
