Beschreibung
In der heutigen datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, die richtigen Werkzeuge und Techniken zu beherrschen, um Daten effektiv zu verwalten und zu analysieren. Der Kurs "Implement a Lakehouse with Microsoft Fabric" bietet Dir die Möglichkeit, Deine Fähigkeiten im Bereich Data Engineering auf der Microsoft Fabric-Plattform auszubauen, mit einem besonderen Fokus auf das innovative Lakehouse-Konzept. Dieser Kurs ist perfekt für alle, die sich auf das Exam DP-600 vorbereiten möchten, um Analyselösungen mithilfe von Microsoft Fabric zu implementieren. Du wirst in diesem Kurs in die leistungsstarken Funktionen von Apache Spark für die verteilte Datenverarbeitung eingeführt und lernst essentielle Techniken für effizientes Datenmanagement, einschließlich Versionierung und Zuverlässigkeit durch die Arbeit mit Delta-Lake-Tabellen. Die Kombination aus theoretischen Vorlesungen und praktischen Übungen ermöglicht es Dir, das Gelernte direkt anzuwenden und Dich optimal auf die Herausforderungen im Datenmanagement vorzubereiten. Ein weiterer wichtiger Bestandteil des Kurses ist die Datenaufnahme und -inszenierung mithilfe von Dataflows Gen2 und Data Factory-Pipelines. Du wirst lernen, wie Du diese Tools effektiv einsetzen kannst, um Deine Datenströme zu optimieren und die Effizienz Deiner Analyselösungen zu steigern. Während des Kurses werden wir die Grundlagen der End-to-End-Analytik mit Microsoft Fabric erkunden und die verschiedenen Komponenten und Funktionen der Plattform kennenlernen. Du wirst die Möglichkeit haben, mit Microsoft Fabric Lakehouses zu arbeiten, Daten zu erstellen und zu ingestieren sowie Apache Spark zu verwenden, um Deine Daten zu analysieren und zu visualisieren. Der Kurs bietet nicht nur wertvolle Kenntnisse, sondern auch die Gelegenheit, praxisnahe Erfahrungen zu sammeln. Durch Übungen, wie das Erstellen und Arbeiten mit Delta Lake-Tabellen und das Integrieren von Dataflows Gen2 in Deine Pipelines, wirst Du die Fähigkeiten entwickeln, die Du benötigst, um in der Welt des Data Engineerings erfolgreich zu sein. Am Ende des Kurses wirst Du nicht nur auf das DP-600-Exam vorbereitet sein, sondern auch ein tiefes Verständnis für die Lakehouse-Architektur und die Microsoft Fabric-Plattform haben, was Dir helfen wird, umfassende Analysen mit diesen Technologien durchzuführen. Mach Dich bereit, Deine Karriere im Datenbereich auf das nächste Level zu heben!
Tags
#Datenanalyse #Datenmanagement #Cloud-Technologien #Datenmodellierung #Datenintegration #Datenarchitektur #Data-Engineering #Apache-Spark #Delta-Lake #Microsoft-FabricTermine
Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Datenexpert*innen, die bereits Erfahrung in der Datenmodellierung, -extraktion und -analyse haben. Wenn Du Dein Wissen über die Lakehouse-Architektur und die Microsoft Fabric-Plattform erweitern möchtest, ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich. Er ist ideal für Fachleute, die sich auf das DP-600-Exam vorbereiten und ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse vertiefen möchten.
Der Kurs behandelt das Lakehouse-Konzept, eine moderne Architektur, die die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert. Ein Lakehouse ermöglicht es, große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten effizient zu speichern und zu analysieren. Microsoft Fabric ist eine leistungsstarke Plattform, die es ermöglicht, Datenanalysen in einer integrierten Umgebung durchzuführen, wobei Technologien wie Apache Spark und Delta Lake zum Einsatz kommen. Durch den Einsatz dieser Technologien kannst Du Daten in Echtzeit verarbeiten und wertvolle Einblicke gewinnen.
- Was ist das Hauptziel eines Lakehouses?
- Welche Rolle spielt Apache Spark in Microsoft Fabric?
- Wie funktioniert die Versionierung von Delta Lake-Tabellen?
- Was sind Dataflows Gen2 und wie werden sie verwendet?
- Erkläre den Prozess der Datenaufnahme in Microsoft Fabric.
- Was sind die Vorteile der Verwendung von Delta Lake in einer Datenpipeline?
- Wie integrierst Du Dataflows Gen2 in Data Factory-Pipelines?
- Welche Schritte sind erforderlich, um eine Delta-Tabelle zu erstellen?
- Wie kannst Du Daten in einem Spark-DataFrame bearbeiten?
- Was sind die Hauptunterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse?
