Microsoft Fabric Schulungen in Deutschland

Microsoft Fabric ist eine einheitliche Analysplattform, die Datenengineering, Datenintegration, Data Warehousing, Data Science, Echtzeitanalysen sowie Business Intelligence unter einem Dach vereint.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Datenfachleute mittleren Kenntnisstands, die Microsoft Fabric nutzen möchten, um moderne Datenlösungen mit integrierten Analyse-, Governance- und Visualisierungstools zu entwickeln.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Komponenten von Microsoft Fabric sowie deren Integration in das Microsoft-Ökosystem zu verstehen.
• Fabric-Workspaces unter Berücksichtigung der Zugriffskontrollregelungen zu erstellen und zu verwalten.
• Lakehouses anzulegen und zu betreuen, um Daten zentral zu sammeln und auszuwerten.
• Notebook-Anwendungen für explorative Analysen sowie Datenumwandlungen mithilfe von Python und SQL einzusetzen.
• Datensatzflüsse mit visuellen Pipelines zu entwerfen und zu automatisieren.
• Daten mittels der Schichten Data Warehouse sowie Semantic Model zu modellieren und zu verwalten.
• Interaktive Dashboards mit Power BI in Microsoft Fabric zu entwerfen und zu veröffentlichen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie Diskussionen.
• Zahlreiche Übungsaufgaben und praktische Anwendungen.
• Umsetzung in einer realen Laborumgebung unter Begleitung des Trainers.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Sollten Sie eine maßgeschneiderte Schulung wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenprofis mittleren Kenntnisstands, die eine Lakehouse-Lösung mit Microsoft Fabric implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur sowie die Komponenten von Microsoft Fabric zu verstehen.
• Eine Lakehouse-Lösung unter Verwendung von Microsoft Fabric zu konfigurieren und zu verwalten.
• Daten mithilfe von Apache Spark einzulesen und umzuwandeln.
• Delta Lake-Tabellen zur Versionsverwaltung und Verwaltung von Daten zu nutzen.
• Dateningest-Pipelines mit Dataflows Gen2 einzurichten.
• Datensammlungspipelines mittels Data Factory zu orchestrieren.