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Machine Lerning Engineer
Die Lernenden werden auf vorhandenen Analyse-Erfahrungen aufbauen und erfahren, wie sie Microsoft Fabric-Komponenten verwenden, einschließlich Lakehouses, Data Warehouses, Notebooks, Dataflows, Datenpipelines und semantischer Modelle, um Analyseressourcen zu erstellen und bereitzustellen.
- Modul 1: Erfassen von Daten mit Gen2-Dataflows in Microsoft Fabric
Die Datenerfassung ist bei der Analyse von entscheidender Bedeutung. Die Data Factory von Microsoft Fabric bietet Dataflows (Gen2) zum Erstellen und Visualisieren einer mehrstufigen Datenerfassung und -transformation mithilfe von Power Query Online.
- Modul 2: Erfassen von Daten mit Spark und Microsoft-Fabric-Notebooks
Du erfährst, wie du Apache Spark und Python für die Datenerfassung in einem Microsoft Fabric-Lakehouse verwendest. Fabric-Notebooks bieten eine skalierbare und systematische Lösung.
- Modul 3: Verwenden von Data Factory-Pipelines in Microsoft Fabric
Microsoft Fabric beinhaltet Data Factory-Funktionen, einschließlich der Möglichkeit, Pipelines zu erstellen, die Datenerfassungs- und Transformationstasks orchestrieren.
- Modul 4: Erste Schritte mit Lakehouses in Microsoft Fabric
Lakehouses vereinen die Flexibilität von Data Lake Storage mit Data-Warehouse-Analysen. Microsoft Fabric ist eine Lakehouselösung für umfassende Analysen auf einer einzigen SaaS-Plattform.
- Modul 5: Organisieren eines Fabric-Lakehouse anhand des Medaillon-Architekturentwurfs
Erkunde das Potenzial des Medallion-Architekturentwurfs in Microsoft Fabric. Organisiere und transformiere deine Daten in den Bronze-, Silber- und Goldebenen bzw. -schichten eines Lakehouse, um optimierte Analysen zu ermöglichen.
- Modul 6: Verwenden von Apache Spark in Microsoft Fabric
Apache Spark ist eine Kerntechnologie für umfassende Datenanalysen. Microsoft Fabric unterstützt Spark-Cluster, sodass du selbst große Datenmengen in einem Lakehouse analysieren und verarbeiten kannst.
- Modul 7: Arbeiten mit Delta-Lake-Tabellen in Microsoft Fabric
Die Tabellen in einem Microsoft Fabric Lakehouse basieren auf dem Delta Lake-Speicherformat, das üblicherweise in Apache Spark verwendet wird. Mithilfe der erweiterten Funktionen von Deltatabellen kannst du komplexe Analyselösungen erstellen.
- Modul 8: Erste Schritte mit Data Warehouses in Microsoft Fabric
Data Warehouses sind Analysespeicher, die auf einem relationalen Schema basieren, damit SQL-Abfragen unterstützt werden. Mit Microsoft Fabric kannst du ein relationales Data Warehouse in deinem Arbeitsbereich erstellen und es problemlos in andere Elemente deiner End-to-End-Analyselösung integrieren.
- Modul 9: Laden von Daten in ein Microsoft Fabric Data Warehouse
Das Data Warehouse in Microsoft Fabric ist eine umfassende Plattform für Daten und Analysen, die erweiterte Abfrageverarbeitung und vollständige transaktionale T-SQL-Funktionen für eine einfache Datenverwaltung und -analyse bietet.
- Modul 10: Abfragen eines Data Warehouses in Microsoft Fabric
Das Data Warehouse in Microsoft Fabric ist eine umfassende Plattform für Daten und Analysen, die erweiterte Abfrageverarbeitung und vollständige transaktionale T-SQL-Funktionen für eine einfache Datenverwaltung und -analyse bietet.
- Modul 11: Überwachen eines Microsoft Fabric Data Warehouse
Ein Data Warehouse ist eine wichtige Komponente einer Unternehmensanalyselösung. Es ist wichtig zu erfahren, wie du ein Data Warehouse überwachst, damit du die darin auftretende Aktivität besser verstehen kannst.
- Modul 12: Verstehen der Skalierbarkeit in Power BI
Skalierbare Datenmodelle ermöglichen unternehmensweite Analysen in Power BI. Du implementierst Best Practices für die Datenmodellierung, verwendest große Speicherformate für Datasets und übst die Erstellung eines Sternschemas, um skalierbare Analyselösungen zu entwerfen.
- Modul 13: Erstellen von Power-BI-Modellbeziehungen
Power BI-Modellbeziehungen bilden die Grundlage eines tabellarischen Modells. Definieren von Power-BI-Modellbeziehungen, Einrichten von Beziehungen, Erkennen von DAX-Beziehungsfunktionen und Beschreiben der Beziehungsauswertung.
- Modul 14: Verwenden von Tools zum Optimieren der Power-BI-Leistung
Entwickle, verwalte und optimiere mit Tools Power-BI-Datenmodelle und die Leistung von DAX-Abfragen.
- Modul 15: Erzwingen von Power-BI-Modellsicherheit
Erzwingen der Modellsicherheit in Power BI mithilfe von Sicherheit auf Zeilen- und Objektebene.
- Planen, Implementieren und Verwalten einer Lösung für die Datenanalyse
- Aufbereiten und Bereitstellen von Daten
- Implementieren und Verwalten semantischer Modelle
- Erkunden und Analysieren von Daten
Dieser Kurs besteht aus einem Online-Seminar und wird von einer:m Trainer:in geleitet, die/der die Teilnehmenden live betreut. Theorie und Praxis werden mit Live-Demonstrationen und praktischen Übungen vermittelt. Zum Einsatz kommt die Videokonferenz-Software Zoom.
Das primäre Zielpublikum für diesen Kurs sind Datenexpert:innen, die Erfahrung mit der Modellierung, Extraktion und Analyse von Daten haben. Dieser Kurs wurde für Profis entwickelt, die Microsoft Fabric zum Erstellen und Bereitstellen von Datenanalyselösungen im Unternehmensmaßstab verwenden möchten.
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