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DP-600 Microsoft Fabric Analytics Engineer

Moderne Analytics-Plattformen verbinden Ingestion, Modellierung und Reporting in einem durchgängigen Workflow. Microsoft Fabric schafft dafür die technische Grundlage – skalierbar, governancefähig und eng mit bestehenden Business-Intelligence-Werkzeugen verzahnt.

Zentrale Themen

  • Datenpipelines von der Quelle bis zum Report mit Microsoft Fabric aufbauen.
  • Lakehouse-Architekturen als analytisches Kernfundament einsetzen.
  • Semantische Modelle und Datenstrukturen für analytische Workloads gestalten.
  • Workflows automatisieren und Orchestrierungslogik implementieren.
  • Zugriffskontrolle, Compliance und Governance gezielt umsetzen.
  • Reporting- und Analyseebenen nahtlos integrieren und verbinden.

Voraussetzung
Wer Erfahrung in SQL, BI oder Cloud-Umgebungen mitbringt, kann direkt in die Inhalte einsteigen – Kenntnisse in Datenstrukturen und Analytics-Workflows sind hilfreich.

Zielgruppe
Teams und Einzelpersonen, die in datenintensiven Projekten für Modellierung, Pipelines oder Reporting verantwortlich sind.

Wer Daten als strategische Ressource begreift, profitiert von einem Kurs, der technisches Know-how und architektonisches Verständnis gleichermaßen schärft.

Kursinhalte
  • Aufbau und Funktionsweise von Gen2-Datenflüssen in Fabric verstehen
  • Praktische Erkundung der Gen2-Datenfluss-Funktionen
  • Gen2-Flüsse und Datenpipelines gemeinsam einsetzen
  • Datenzuführung mit Apache Spark in Fabric
  • Strukturierte Ablage von Daten im Lakehouse
  • Analyse und Verwendung der geladenen Datensätze
  • Grundprinzipien von Data-Factory-Pipelines verstehen
  • Kopieraufgaben effizient konfigurieren und einsetzen
  • Vordefinierte Pipeline-Templates anwenden
  • Pipelines auslösen, steuern und überwachen
  • Aufbau und Konzept des Microsoft Fabric Lakehouse
  • Praktische Arbeit mit dem Fabric-Lakehouse
  • Transformationsmöglichkeiten innerhalb des Lakehouse nutzen
  • Schichtenmodell der Medaillon-Architektur verstehen
  • Bronze-, Silber- und Gold-Layer im Lakehouse implementieren
  • Abfragen erstellen und Reports aus dem Lakehouse generieren
  • Verwaltung und Pflege von Lakehouse-Umgebungen
  • Spark-Umgebung in Fabric einrichten und anpassen
  • Spark-Jobs ausführen und Ergebnisse auswerten
  • Datentransformationen mit Spark-DataFrames durchführen
  • Abfragen mit Spark SQL formulieren und ausführen
  • Ergebnisse in Spark-Notebooks grafisch darstellen
  • Grundprinzipien und Vorteile von Delta Lake
  • Delta-Tabellen erstellen und verwalten
  • Spark für Lese- und Schreiboperationen auf Delta nutzen
  • Echtzeitdaten mit Delta Lake verarbeiten
  • Konzepte und Architektur moderner Data Warehouses
  • Fabric-Data-Warehouse einrichten und verwenden
  • SQL-basierte Abfragen und Transformationslogik anwenden
  • Daten für analytische Workloads aufbereiten
  • Zugriffskontrolle und Überwachung im Data Warehouse
  • Verschiedene Ladestrategien vergleichen und auswählen
  • Pipelines für die Warehouse-Befüllung konfigurieren
  • T-SQL-Skripte für Datenimporte einsetzen
  • Dataflow Gen2 für Transformation und Integration verwenden
  • Abfragen direkt im integrierten SQL-Editor erstellen
  • Den grafischen Abfrage-Editor kennenlernen und nutzen
  • Externe Client-Tools mit dem Data Warehouse verbinden
  • Kapazitätsauslastung analysieren und steuern
  • Laufende Prozesse und Abläufe in Echtzeit verfolgen
  • Abfrageleistung messen und gezielt verbessern
  • Anforderungen an skalierbare Datenmodelle einschätzen
  • Bewährte Modellierungsmuster in Power BI umsetzen
  • Konfiguration und Performance bei großen Datasets optimieren
  • Bestehende Modellbeziehungen prüfen und bewerten
  • Tabellenbeziehungen gezielt anlegen und anpassen
  • DAX-Ausdrücke für beziehungsbasierte Berechnungen einsetzen
  • Auswirkungen von Beziehungstypen auf Analyseergebnisse nachvollziehen
  • DAX-Abfragen auf Laufzeit und Effizienz analysieren
  • Fehler in DAX-Ausdrücken mit DAX Studio diagnostizieren
  • Modellschwächen mit dem Best Practice Analyzer erkennen
  • Zugriffsrechte auf Modellebene gezielt einschränken
  • Sensible Modellobjekte sichern und kontrollieren
  • Sicherheitsempfehlungen in der Modellierung konsequent anwenden

Häufig gestellte Fragen

  • Praxistaugliches Know-how in Microsoft Fabric steigert die Einsetzbarkeit in modernen Analytics-Projekten und eröffnet Wege in gefragte Fachrollen.
  • Mit Grundkenntnissen in Datenstrukturen oder BI ist der Einstieg möglich – der Kurs setzt auf Anwendung statt auf Frontalunterricht.
  • Fachkräfte mit Fabric-Kenntnissen sind in Cloud-Projekten stark gefragt – besonders in Rollen rund um Datenarchitektur, Analytics und Business Intelligence.
  • Reale Szenarien stehen im Mittelpunkt: Pipelines, Lakehouses und vollständige Analytics-Workflows werden direkt in der Plattform erarbeitet.
  • Klassische Werkzeuge stoßen in modernen Datenumgebungen zunehmend an Grenzen – Fabric-Kenntnisse schließen diese Lücke gezielt.
  • Lösungsansätze entstehen während des Trainings und lassen sich unmittelbar in realen Daten- und Analyseprojekten einsetzen.
  • Microsoft Fabric bildet die zentrale Plattform – ergänzt durch Data Factory, Synapse-Komponenten und Power BI für skalierbare Analyselösungen.
  • Die Prüfung stellt hohe Anforderungen – strukturierter Aufbau und direkter Praxisbezug im Kurs schaffen eine solide Vorbereitung.

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