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Machine Lerning Engineer
1. Erfassen von Daten mit Microsoft Fabric:
Lerne, wie du mit Microsoft Fabric Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Dateien, Datenbanken oder Webdiensten) über Dataflows, Notebooks und Pipelines erfassen und orchestrieren kannst.
2. Implementieren eines Lakehouse mit Microsoft Fabric:
In diesem Modul werden die grundlegenden Komponenten der Implementierung eines Data Lakehouse mit Microsoft Fabric vorgestellt.
3. Implementieren von Echtzeit-Intelligenz mit Microsoft Fabric:
Die Echtzeitintelligenz in Microsoft Fabric ermöglicht dir die Analyse von Streamingereignissen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit.
4. Implementieren eines Data Warehouse mit Microsoft Fabric:
Erkunde den Data-Warehousing-Prozess und lerne, wie du ein Warehouse in Microsoft Fabric laden, überwachen, schützen und abfragen kannst.
5. Verwalten einer Microsoft-Fabric-Umgebung:
Microsoft Fabric ist eine Software-as-a-Service-Plattform für die Datenanalyse. Lerne, wie du deine Umgebung durch Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD), Überwachung und Sicherheit verwalten kannst.
Anforderungen:
- Erfahrung mit Datenextraktion, -umwandlung, -laden und -orchestrierung
- Grundlegendes Verständnis der Arbeit mit Microsoft Entra ID – Authentifizierung, Autorisierung, Benutzer und Gruppen
- Grundlegende Erfahrung mit Microsoft Power BI – Erstellung von Arbeitsbereichen, Entwicklung grundlegender Berichte, Veröffentlichung von Berichten in der Cloud, allgemeine Vertrautheit mit der Power-BI-Benutzeroberfläche
- Vertrautheit mit Microsoft Fabric und SQL
- Erfassen und Transformieren von Daten
- Schützen und Verwalten einer Analyselösung
- Überwachen und Optimieren einer Analyselösung
Dieses intensive Training bereitet dich auf die Prüfung zum «Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate» vor.
Die Zielgruppe dieses Kurses sind Datenexpert:innen mit Erfahrung im Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten. DP-700 ist für Expert:innen konzipiert, die Datentechnik-Lösungen mit Microsoft Fabric für unternehmensweite Datenanalysen erstellen und bereitstellen müssen. Du solltest auch Erfahrung beim Bearbeiten und Transformieren von Daten mit einer der folgenden Programmiersprachen haben: Structured Query Language (SQL), PySpark oder Kusto-Abfragesprache (KQL).
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