Dieser Kurs behandelt Methoden und Praktiken für die Implementierung und Verwaltung von Datenanalyselösungen im Enterprise-Bereich mit Microsoft Fabric. Die Teilnehmer bauen auf bereits vorhandene Analyseerfahrungen auf und lernen, wie man Microsoft Fabric-Komponenten, einschließlich Lakehouses, Data Warehouses, Notebooks, Datenflüsse, Datenpipelines und semantische Modelle, zur Erstellung und Bereitstellung von Analyse-Assets verwendet.

Kursinhalt

  • Ingest Data with Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric
  • Ingest data with Spark and Microsoft Fabric notebooks
  • Use Data Factory pipelines in Microsoft Fabric
  • Get started with lakehouses in Microsoft Fabric
  • Organize a Fabric lakehouse using medallion architecture design
  • Use Apache Spark in Microsoft Fabric
  • Work with Delta Lake tables in Microsoft Fabric
  • Get started with data warehouses in Microsoft Fabric
  • Load data into a Microsoft Fabric data warehouse
  • Query a data warehouse in Microsoft Fabric
  • Monitor a Microsoft Fabric data warehouse
  • Understand scalability in Power BI
  • Create Power BI model relationships
  • Use tools to optimize Power BI performance
  • Enforce Power BI model security

E-Book Symbol Die originalen Microsoft-Kursunterlagen werden Ihnen online zur Verfügung gestellt.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich in erster Linie an Datenexperten mit Erfahrung in der Datenmodellierung, -extraktion und -analyse. Er richtet sich an Professionals, die Microsoft Fabric zur Erstellung und Bereitstellung von Datenanalyselösungen im Enterprise-Bereich verwenden möchten.

Voraussetzungen

Dieser Kurs ist am besten für Teilnehmer geeignet, die die PL-300-Zertifizierung oder ähnliche Kenntnisse in der Verwendung von Power BI für die Datentransformation, -modellierung, -visualisierung und -freigabe besitzen. Außerdem sollten die Teilnehmer bereits Erfahrung mit der Erstellung und Bereitstellung von Datenanalyselösungen auf Unternehmensebene haben.

Kursziel

Die Prüfung bereitet auf die Zertifizierung Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate vor.

Classroom Training

Bevorzugen Sie die klassische Trainingsmethode? Ein Kurs in einem unserer Training Center, mit einem kompetenten Trainer und dem direkten Austausch zwischen allen Teilnehmern? Dann buchen Sie einen der Classroom Training Termine!

Online Training

Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.

Inhouse-Schulung

Benötigen Sie einen maßgeschneiderten Kurs für Ihr Team? Neben unserem Standard-Angebot bieten wir Ihnen an, Kurse speziell nach Ihren Anforderungen zu gestalten. Gerne beraten wir Sie hierzu und erstellen Ihnen ein individuelles Angebot.
Inhouse-Schulung jetzt anfragen >>>
PDF SymbolDie gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.

Dieser Kurs behandelt Methoden und Praktiken für die Implementierung und Verwaltung von Datenanalyselösungen im Enterprise-Bereich mit Microsoft Fabric. Die Teilnehmer bauen auf bereits vorhandene Analyseerfahrungen auf und lernen, wie man Microsoft Fabric-Komponenten, einschließlich Lakehouses, Data Warehouses, Notebooks, Datenflüsse, Datenpipelines und semantische Modelle, zur Erstellung und Bereitstellung von Analyse-Assets verwendet.

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  • Ingest Data with Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric
  • Ingest data with Spark and Microsoft Fabric notebooks
  • Use Data Factory pipelines in Microsoft Fabric
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  • Organize a Fabric lakehouse using medallion architecture design
  • Use Apache Spark in Microsoft Fabric
  • Work with Delta Lake tables in Microsoft Fabric
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  • Query a data warehouse in Microsoft Fabric
  • Monitor a Microsoft Fabric data warehouse
  • Understand scalability in Power BI
  • Create Power BI model relationships
  • Use tools to optimize Power BI performance
  • Enforce Power BI model security

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