Microsoft Fabrics

Inhalte

• 1. Tag
• Einführung in Microsoft Fabric (M01)
• Daten-Teams und Rollen
• Workspaces
• Die Fabric Architektur
• Navigation im Fabric Admin Portal
• Daten mit Gen2 Dataflows importieren (M02)
• Data Flow für den ETL Prozess verwenden
• Arbeiten mit der Data Factory
• Daten mit Spark und Notebooks importieren
• Überblick über Fabric Notebooks
• Schreiben von Daten im Lakehouse
• In eine Delta-Table schreiben
• Data Factory Pipelines
• Activities
• Parameters
• Pipeline runs
• 2. Tag
• Arbeiten mit Lakehouses (M03)
• Data Lake vs. Datawarehouses
• Tools und Techniken kennenlernen
• Spark, SQL Endpoints, Dataflows
• Verwenden von Apache Spark (M04)
• Spark innerhalb von Microsoft Fabric verwenden
• Daten in ein Spark Dataframe laden
• Transformation von Daten
• Partitionierung der Output-Files
• Visualisieren vonDaten
• 3. Tag
• Arbeiten mit Data Warehouses in Microsoft Fabric (M05)
• Differenzierung Warehouse vs. Lakehouse
• Komponenten eines Fabric Warehouse
• Synapse Analytics kennenlernen
• Das Parquet File Format
• Relationships
• Das semantic model
• Daten mit ETL in das Warehouse importieren
• Abfragen im einem Datawarehouse (M06)
• Arbeiten mit dem Warehouse Explorer
• Verbindung mit SQL Clients
• DAX Berechnungen
• Aggregieren, Erweitern und Joins
• Ranking
• Monitoring des Warehouse
• Berechtigungen im Warehouse
• 4. Tag
• Skalierbarkeit in Power BI (M07)
• Wie kann Skalierbarkeit hergestellt werden?
• Best-Practice Modelle
• Auswahl des Model Frameworks
• Erstellen von Model Relationsships
• DAX Relationship Funktionen
• Tools für Performance Analyse und Optimierung
• Semantic Model Security
• Mit RLS und OLS den Zugriff steuern
• Development Best Practices

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