Willkommen bei „Microsoft Fabric: Datenerfassung und -transformation“ – einem praxisorientierten Kurs, der Datenexperten, Ingenieuren und Analytikern dabei helfen soll, zuverlässige und skalierbare Datenverarbeitungs-Workflows in Microsoft Fabric zu erstellen. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf der Datenerfassung (sowohl im Batch- als auch im Echtzeitmodus), der Transformation und der Orchestrierung von Pipelines mithilfe von Fabric-Komponenten wie Eventstreams, KQL, Spark, Dataflows und Pipelines.

Sie lernen, wie Sie strukturierte und Streaming-Datenquellen integrieren, Datenumwandlungslogik anwenden und analysefähige Datensätze für die Berichterstellung und die Gewinnung von Erkenntnissen aufbereiten. Durch angeleitete Demos und praktische Übungen schließt dieser Kurs die Lücke zwischen Datenverarbeitungskonzepten und der Umsetzung in der Praxis. Dieser Kurs umfasst mehr als 3 Stunden strukturierte Videoanleitungen, in denen konzeptionelle Grundlagen mit praktischen Demonstrationen kombiniert werden. Der Lernpfad ist in zwei Hauptmodule gegliedert, die sich jeweils auf praktische Implementierungstechniken konzentrieren. Um das Gelernte zu vertiefen und die Fähigkeiten zu festigen, enthält jedes Modul Checkpoints innerhalb der Videos sowie kurze Quizfragen. Melden Sie sich für den Kurs „Microsoft Fabric: Datenerfassung und -transformation“ an und erwerben Sie die praktischen Fähigkeiten, die Sie benötigen, um zuverlässige, in Echtzeit funktionierende und für Analysen und Berichte optimierte Daten-Workflows zu erstellen. Kursmodule: Modul 1: Datenladung und Echtzeitverarbeitung in Microsoft Fabric. Lernen Sie, wie Sie Batch- und Streaming-Datenlademuster entwerfen, Echtzeitdaten einlesen, Filterungen und Aggregationen durchführen und Live-Dashboards mit Fabric Eventstreams, KQL und Spark erstellen. Modul 2: Datenaufnahme und -transformation in Microsoft Fabric. Erstellen Sie durchgängige Datenverarbeitungspipelines, indem Sie geeignete Datenspeicher auswählen, Daten mit PySpark/SQL/KQL transformieren, Verknüpfungen, Pipelines und Spiegelungen verwalten sowie Techniken zur Datenqualität und -governance anwenden. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: Leistungsstarke Batch- und inkrementelle Datenlademuster in Microsoft Fabric zu entwerfen und zu implementieren. Echtzeit-Streaming-Daten mithilfe von KQL, Eventstreams und Spark Structured Streaming zu erfassen und zu verarbeiten. Erstellen Sie vollständige Datentransformationspipelines mithilfe von Dataflows, Notebooks, Spiegelung und Fabric-Pipelines. Wenden Sie Techniken zur Datentransformation und -qualität an, wie z. B. Windowing, Aggregation, Deduplizierung und Denormalisierung. Skalierbare, für Analysen geeignete Datensätze für Berichte, Dashboards und die Generierung von Erkenntnissen in nachgelagerten Prozessen bereitzustellen. Für wen ist dieser Kurs gedacht? Dateningenieure / Cloud-Datenpraktiker Power BI- / Fabric-Entwickler Datenanalysten, die auf End-to-End-Datenworkflows umsteigen Fachleute, die sich auf Microsoft Fabric-Zertifizierungen vorbereiten Dieser Kurs richtet sich an Datenexperten und Cloud-Ingenieure, die Daten mithilfe von Microsoft Fabric effizient erfassen, laden, transformieren und verarbeiten möchten. Sie lernen, wie Sie skalierbare Datenpipelines aufbauen, Streaming- und Batch-Datenquellen integrieren und Echtzeit-Datenverarbeitung mithilfe von Fabric-Komponenten wie Eventstreams, KQL, Spark, Dataflows und Pipelines durchführen.