Copilot in Microsoft Fabric

Smarter Arbeiten

Ihr Nutzen

Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie mit Copilot in Microsoft Fabric effizienter arbeiten. Lernen Sie, wie Sie Daten integrieren, transformieren, speichern und aussagekräftige Berichte mit Copilot in Microsoft Fabric erstellen.

4,67

Zielgruppe

AnwenderInnen, DatenanalytikerInnen

Voraussetzungen

Grundlagen von Datenbanken, Grundlegende Kenntnisse der Datenanalyse

Dauer und Investition

Seminardauer: 1 Tag(e)
€ 950,- pro Teilnehmer excl. MwSt.

Für individuelle Firmenseminare, Inhaltsvergleich, Frühbuchbonus oder Punktekarte klicken Sie hier:

Termine
Ihr Wunschtermin ist nicht dabei?
Mich bei Termingarantie benachrichtigen.
Hinweis

DP-3029,

Original-Seminar

DP-3029 mit digitalen Seminarunterlagen.

Inhalte
Alle Details anzeigen

  • Einführung in Copilot in Microsoft Fabric
  • Copilot für Microsoft Fabric Data Factory
  • Copilot für Data Engineering und Data Science
  • Copilot für Data Warehouse
  • Copilot in Power BI
  • Copilot für Echtzeit-Intelligenz
  • Copilot in SQL Datenbank Workloads
  • Fabric-Daten-Agents

  • Copilot für Data Engineering
  • Copilot mit Micrsoft Fabric Dataflow Gen2
  • Copilot in Fabric-Datenpipelines
  • Copilot in Fabric-Notebooks
  • Analyse von Daten mit Apache Spark und Fabric-Notebooks

  • Copilot in Datawarehouse nutzen
  • Code-Completion von Copilot
  • Copilot-Chats im Datawarehouse nutzen
  • Quick-Actions

  • Copilot in Power BI
  • Die Daten für die Verwendung mit Copilot vorbereiten
  • Daten mit Copilot modellieren
  • Berichte mit Copilot erstellen
  • Zusammenfassungen erstellen

  • Fabric Data Agents
  • Funktionen des Fabric-Daten-Agenten
  • Implementieren eines End-TO-End Agents
  • Integration in Microsoft Foundry

  • Verwaltung von Copilot in Microsoft Fabric
  • Funktionsweise und Aktivierung
  • Fabric-Consumption
  • Skalierung von Copilot in Fabric

Beschreibung

Copilot in Microsoft Fabric ist ein KI-gestützter Assistent, der direkt in die Microsoft-Fabric-Plattform integriert ist. Er nutzt Large Language Models (LLMs), um Anwender bei der Arbeit mit Daten, Analysen und Berichten zu unterstützen und zu beschleunigen.