Implementierung von Lakehouse mit Microsoft Fabric
Durchgeführt von WIFI Oberösterreich
Beschreibung
Die Implementierung von Lakehouse mit Microsoft Fabric ist der Schlüssel zu einer effektiven Datenverarbeitung und -management. In diesem Kurs wirst Du umfassende Fähigkeiten im Bereich Data Engineering entwickeln, die Dir helfen, die Herausforderungen der modernen Datenlandschaft zu meistern. Du wirst lernen, wie Du Microsoft Fabric, einschließlich Apache Spark und Delta Lake, nutzen kannst, um eine robuste Lakehouse-Architektur aufzubauen. Die Inhalte des Kurses sind so gestaltet, dass sie sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen abdecken, was Dir ermöglicht, das Gelernte sofort in realen Projekten anzuwenden. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen des Data Engineerings, wo Du die wichtigsten Konzepte und Terminologien kennenlernst. Du wirst ein Verständnis für Software as a Service (SaaS) entwickeln und die verschiedenen Komponenten von Microsoft Fabric kennenlernen. Anschließend tauchen wir tief in die Lakehouse-Architekturen ein, die eine moderne und flexible Herangehensweise an die Datenverarbeitung darstellen. Ein wichtiger Teil des Kurses ist die Arbeit mit Apache Spark, das Dir hilft, Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Du wirst lernen, wie Du Delta-Lake-Tabellen für das Datenmanagement einsetzt, um die Datenintegrität und -verfügbarkeit sicherzustellen. Zudem wirst Du mit Dataflows Gen2 arbeiten, um Daten aufzunehmen und zu inszenieren, was ein wesentlicher Schritt in der Datenpipeline ist. Die Integration von Daten mit Azure Data Factory Pipelines wird ebenfalls behandelt, sodass Du die Fähigkeit entwickelst, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL-Prozesse). Anhand von praktischen Anwendungsbeispielen wirst Du sehen, wie Lakehouse-Architekturen in der Praxis erfolgreich implementiert werden können. Zudem wirst Du effiziente Techniken zur Datenanalyse und -modellierung erlernen, die Dir helfen, tiefere Einblicke aus Deinen Daten zu gewinnen. Der Kurs beinhaltet praktische Übungen zu Microsoft Fabric, die Dir die Möglichkeit geben, das Gelernte direkt anzuwenden und Deine Fähigkeiten zu festigen. Am Ende des Kurses wirst Du nicht nur ein tiefes Verständnis für Data Engineering und Lakehouse-Architekturen haben, sondern auch die Fähigkeiten, die Du benötigst, um in der Datenbranche erfolgreich zu sein. Bereite Dich darauf vor, Deine Karriere im Datenbereich auf das nächste Level zu heben!
Tags
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Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Datenexperten, die ihr Verständnis für Datenmodellierung, -extraktion und -analyse vertiefen möchten. Insbesondere richtet er sich an Fachleute, die im Kontext von Lakehouse-Architekturen und Microsoft Fabric arbeiten oder arbeiten möchten. Wenn Du bereits über grundlegende Kenntnisse in Datenkonzepten verfügst und Deine Fähigkeiten im Data Engineering ausbauen möchtest, ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich.
Data Engineering ist ein zentraler Bestandteil der modernen Datenverarbeitung, der sich mit der Entwicklung und Verwaltung von Datenarchitekturen beschäftigt. Es umfasst die Erstellung von Datenpipelines, die Transformation und Integration von Daten sowie die Sicherstellung der Datenqualität. Lakehouse-Architekturen kombinieren die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses, um eine flexible und skalierbare Lösung für die Speicherung und Analyse von Daten zu bieten. Microsoft Fabric ist eine Plattform, die es ermöglicht, diese Architekturen effektiv zu implementieren und zu verwalten, indem sie verschiedene Tools und Technologien integriert, darunter Apache Spark und Delta Lake.
- Was sind die Hauptkomponenten von Microsoft Fabric?
- Erkläre den Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse.
- Wie funktioniert die Datenaufnahme mit Dataflows Gen2?
- Was sind die Vorteile von Delta Lake für das Datenmanagement?
- Beschreibe den Prozess der Datenintegration mit Azure Data Factory Pipelines.
- Welche Anwendungsbeispiele gibt es für Lakehouse-Architekturen in der Praxis?
- Welche Techniken zur Datenanalyse und -modellierung kannst Du anwenden?
- Was sind die Herausforderungen des Data Engineerings, und wie kannst Du diese überwinden?
- Warum ist Apache Spark wichtig für die verteilte Datenverarbeitung?
- Wie trägt Microsoft Fabric zur Effizienz im Data Engineering bei?
