Microsoft Fabric Schulungen in Deutschland

Microsoft Fabric ist eine einheitliche Analyseplattform, die Datenengineering, Datenaufbereitung, Datenspeicherung, Data Science, Echtzeitanalyse und Geschäftsanalytics unter einem Dach vereint.

Dieser instruktorgeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die Microsoft Fabric nutzen möchten, um moderne Datelösungen mit integrierten Analysetools, Governance und Visualisierung zu erstellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Komponenten von Microsoft Fabric und ihre Integration in das Microsoft-Ökosystem zu verstehen.
• Fabric Workspaces mit richtiger Zugriffskontrolle zu erstellen und zu verwalten.
• Lakehouses zur Zentralisierung und Analyse von Daten zu erstellen und zu verwalten.
• Notebooks für explorative Analysen und Transformationen mit Python und SQL zu verwenden.
• Visual Pipelines zur Erstellung und Automatisierung von Datenflüssen zu nutzen.
• Daten mithilfe der Data Warehouse- und Semantischen Modellierungs-Layer zu modellieren und zu verwalten.
• Interaktive Dashboards mit Power BI in Fabric zu gestalten und zu veröffentlichen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die eine Lakehouse-Lösung mit Microsoft Fabric implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Architektur und Komponenten von Microsoft Fabric zu verstehen.
• Einen Lakehouse mit Microsoft Fabric zu konfigurieren und zu verwalten.
• Daten mithilfe von Apache Spark einzuführen und zu transformieren.
• Delta Lake-Tabellen zur Versionsverwaltung und Verwaltung von Daten zu nutzen.
• Mit Dataflows Gen2 Dateneingabepipelines zu implementieren.
• Datenpipelines mit Data Factory zu orchestrieren.