DP-601 Implementing a Lakehouse with Microsoft Fabric
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Dauer
1 Tag
Standort
Kurssprache englisch
Trainingslösungen Online Live
Analytische Anforderungen wachsen stetig, ebenso die Komplexität der zugrunde liegenden Datenlandschaften. Moderne Plattformkonzepte bündeln Verarbeitung, Analyse und Visualisierung in einer einheitlichen Umgebung.
Zentrale Themen
- Umsetzung einer Lakehouse-Struktur.
- End-to-End-Datenprozesse mit Microsoft Fabric.
- Einheitliche Speicherung und Nutzung von Daten.
- Effiziente Verarbeitung großer Datenmengen.
- Analyse und Reporting auf gemeinsamer Basis.
Voraussetzung
Praxisnahe Kenntnisse in BI, Datenanalyse oder Cloud-nahen Technologien.
Zielgruppe
Fachkräfte aus Data & Analytics, BI, Data Engineering sowie datenorientierte IT-Rollen.
Ein ganzheitlicher Blick auf moderne Datenarchitekturen unterstützt nachhaltige Analysekonzepte und datenbasierte Entscheidungen.
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Kursinhalte
End-to-End-Analytik
- End-to-End-Analysen mit Microsoft Fabric
- Datenteams und Microsoft Fabric
- Aktivierung und Nutzung von Microsoft Fabric
Lakehouse
- Microsoft Fabric Lakehouse entdecken
- Arbeiten mit Lakehouse in Microsoft Fabric
- Daten im Lakehouse erforschen und umwandeln
Apache Spark
- Vorbereitung auf Apache Spark
- Spark-Code ausführen
- Arbeiten mit Spark-Datenframes
- Mit Spark SQL arbeiten
- Daten im Spark-Notizbuch visualisieren
Delta Lake-Tabellen
- Delta Lake verstehen
- Deltatabellen erstellen
- Mit Deltatabellen in Spark arbeiten
- Deltatabellen für Streaming-Daten nutzen
Dataflows Gen2
- Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric verstehen
- Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric erkunden
- Integration von Dataflows Gen2 und Pipelines
Data Factory-Pipelines
- Pipelines verstehen
- Aktivität "Daten kopieren" nutzen
- Pipeline-Vorlagen anwenden
- Pipelines ausführen und überwachen
Was bringt ein Lakehouse mit Microsoft Fabric konkret?
- Vereinheitlichte Datenplattform reduziert Komplexität, beschleunigt Analysen und schafft direkte Entscheidungsgrundlagen aus Rohdaten.
Für wen ist das Thema besonders relevant?
- Relevant für Rollen rund um Data Engineering, Analytics und BI, wenn skalierbare Datenarchitekturen gefragt sind.
Welche Probleme werden damit gelöst?
- Datensilos, langsame Pipelines und inkonsistente Daten verschwinden durch eine integrierte Architektur.
Welche Kenntnisse werden vorausgesetzt?
- Grundlagen in Datenverarbeitung, SQL und Cloud-Konzepten erleichtern den direkten Einstieg und schnellere Umsetzung.
Wie praxisnah ist der Inhalt aufgebaut?
- Fokus auf reale Szenarien: Datenintegration, Transformation und Analyse mit konkreten Use Cases aus dem Arbeitsalltag.
Warum ist Microsoft Fabric aktuell so gefragt?
- Steigende Datenmengen und Echtzeitanforderungen erhöhen den Bedarf an modernen Plattformen mit zentraler Steuerung.
Welche Karrierechancen ergeben sich daraus?
- Gefragte Skills im Bereich Data Engineering und Analytics steigern Marktwert und eröffnen neue Projektmöglichkeiten.
Wie unterstützt das Wissen konkrete Projekte?
- Strukturierte Datenflüsse und optimierte Architekturen sorgen für schnellere Ergebnisse und bessere Datenqualität.
