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DP-601 Implementing a Lakehouse with Microsoft Fabric

Datenlandschaften werden vielfältiger – und der Bedarf an Plattformen, die Verarbeitung, Speicherung und Analyse nahtlos verbinden, wächst. Microsoft Fabric bietet diesen Rahmen als end-to-end fähige Analytics-Umgebung.

Zentrale Themen

  • Lakehouse-Strukturen in Microsoft Fabric aufbauen und betreiben.
  • Datenprozesse von der Quelle bis zum Report durchgängig gestalten.
  • Strukturierte und unstrukturierte Daten auf einer gemeinsamen Basis speichern.
  • Großvolumige Daten mit Spark effizient verarbeiten.
  • Reports und Analysen auf konsistenten, zentralen Datenbeständen aufsetzen.

Voraussetzung
Wer Erfahrung in BI, Datenanalyse oder Cloud-nahen Technologien mitbringt, ist gut aufgestellt für die Inhalte dieses Kurses.

Zielgruppe
Alle, die in Projekten rund um Data Engineering, Business Intelligence oder datengetriebene IT-Lösungen Verantwortung tragen.

Lakehouse-Kompetenz verschafft den technischen Grundstein für Analyseumgebungen, die mit wachsenden Anforderungen Schritt halten.

Kursinhalte
  • Durchgängige Analyseworkflows von der Quelle bis zum Ergebnis aufbauen
  • Zusammenarbeit von Datenteams auf einer einheitlichen Plattform
  • Microsoft Fabric einrichten und produktiv nutzen
  • Aufbau und Konzept des Fabric-Lakehouse erkunden
  • Praktische Nutzung des Lakehouse in Microsoft Fabric
  • Daten im Lakehouse analysieren und transformieren
  • Grundlagen und Einstieg in Apache Spark
  • Spark-Skripte schreiben und ausführen
  • Daten mit Spark-DataFrames verarbeiten
  • SQL-Abfragen mit Spark SQL formulieren
  • Analyseergebnisse in Spark-Notebooks grafisch darstellen
  • Konzept und Vorteile von Delta Lake begreifen
  • Delta-Tabellen anlegen und konfigurieren
  • Spark-Operationen auf Delta-Tabellen anwenden
  • Streaming-Daten mit Delta-Tabellen verwalten
  • Funktionsweise und Einsatzbereiche von Dataflows Gen2
  • Dataflow-Funktionen praktisch erkunden
  • Dataflows Gen2 mit Datenpipelines kombinieren
  • Aufbau und Funktionsweise von Datenpipelines
  • Kopieraufgaben in Pipelines konfigurieren und einsetzen
  • Vordefinierte Vorlagen für schnellere Pipeline-Erstellung nutzen
  • Pipeline-Ausführung starten, überwachen und steuern

Häufig gestellte Fragen

  • Eine vereinheitlichte Datenplattform senkt die Komplexität, beschleunigt Auswertungen und liefert Entscheidungsgrundlagen direkt aus den Quelldaten.
  • Besonders relevant für Rollen in Data Engineering, Analytics und BI, die skalierbare Datenarchitekturen planen und umsetzen.
  • Datensilos, träge Pipelines und inkonsistente Datenbestände werden durch eine integrierte Architektur gezielt beseitigt.
  • Grundkenntnisse in Datenverarbeitung, SQL und Cloud-Konzepten erleichtern den Einstieg und beschleunigen die praktische Umsetzung.
  • Konkrete Use Cases aus dem Arbeitsalltag stehen im Fokus: Datenintegration, Transformation und Analyse werden direkt in der Plattform erarbeitet.
  • Wachsende Datenmengen und Echtzeitanforderungen treiben den Bedarf nach modernen, zentral gesteuerten Analytics-Plattformen voran.
  • Spezialisierte Kenntnisse in Data Engineering und Analytics erhöhen den Marktwert und erschließen neue Projektchancen im Cloud-Umfeld.
  • Durchdachte Datenflußstrukturen und optimierte Architekturen sorgen für schnellere Lieferzeiten und gleichbleibend hohe Datenqualität.

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