Willkommen bei „Microsoft Fabric: Überwachung und Optimierung von Analyselösungen“ – einem fortgeschrittenen und praxisorientierten Kurs für Datenexperten, die sich mit der Überwachung, Leistungsoptimierung und Fehlerbehebung innerhalb der einheitlichen Analyseplattform von Microsoft Fabric vertraut machen möchten. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie sicherstellen können, dass Fabric-Workloads zuverlässig und leistungsfähig bleiben und für Analysen im Unternehmensmaßstab optimiert sind.

Dieser Fortgeschrittenenkurs richtet sich an Dateningenieure und Analytics-Experten, die die Leistungsoptimierung, Überwachung und Fehlerbehebung in Microsoft Fabric beherrschen möchten. Im Laufe des Kurses lernen Sie, wie Sie skalierbare semantische Modelle entwerfen, Workloads im Unternehmensmaßstab optimieren, Probleme bei der Datenerfassung und -transformation diagnostizieren und die Leistung für Lakehouses, Spark-Umgebungen, Ereignisströme und Data Warehouses steigern können. Mit mehr als 3 Stunden gezielten Videoinhalten verbindet der Kurs konzeptionelles Verständnis mit praktischen Demonstrationen in Fabric. Sie lernen, wie Sie DAX optimieren, die Abfrageleistung verbessern, Pipelines optimieren, Eventstream-/Eventhouse-Fehler beheben und die Speicherung großer Datenmengen verwalten. Jedes Modul enthält interaktive Quizfragen und Checkpoints innerhalb der Videos, um den Lernerfolg zu festigen. Melden Sie sich für den Kurs „Microsoft Fabric: Optimierung, Überwachung und Fehlerbehebung von Datenlösungen“ an, um die erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben, mit denen Sie die Systemzuverlässigkeit verbessern, die Leistungseffizienz maximieren und unternehmensweite Daten-Workloads in Microsoft Fabric unterstützen können. Kursmodule Modul 1: Datenmodellierung und -optimierung in Microsoft Fabric: Modul 2: Überwachung, Optimierung und Fehlerbehebung in Microsoft Fabric Modul 3: Daten-Engineering und Leistungsoptimierung in Microsoft Fabric Empfohlene Vorkenntnisse Grundlegendes Verständnis der Microsoft Fabric-Komponenten wie Lakehouses, Warehouses, Pipelines und Eventstreams. Vertrautheit mit den Kernkonzepten des Data Engineering – Workflows für Datenerfassung, -transformation, -modellierung und -analyse. Praktische Kenntnisse in SQL oder Erfahrung mit Power BI; Kenntnisse in DAX oder PySpark sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Grundlegende Erfahrung mit cloudbasierten Analyseplattformen wie Azure, Databricks oder Snowflake (optional, aber von Vorteil). Kenntnis von Analyse-Workloads, einschließlich Dashboards, Lakehouses, Warehouses und Echtzeit-Streaming-Architekturen. Interesse an der Leistungsoptimierung, Überwachung und Optimierung groß angelegter Daten-Workloads in modernen Analyseumgebungen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: Die Datenerfassung, -transformation und semantische Modelle mithilfe der Überwachungstools, Warnmeldungen und Diagnoseansichten von Microsoft Fabric zu überwachen und Fehler zu beheben. die Leistung von Pipelines, Notebooks, SQL-Endpunkten, Eventstreams, Spark-Workloads und semantischen Modellen über die einheitliche Analytics-Engine von Fabric hinweg zu optimieren. Fabric-Fehler, einschließlich T-SQL-, Eventhouse-, Pipeline- und Dataflow-Fehler, mithilfe integrierter Debugging-Funktionen zu identifizieren, zu analysieren und zu beheben. die Leistung im Unternehmensmaßstab durch Best Practices für Abfrageoptimierung, Caching, inkrementelle Aktualisierung, Speichermodi und Datenoptimierungstechniken zu verbessern. Analyselösungen durch proaktive Überwachung, Warnmeldungen und kontinuierliche Leistungsverbesserung zu operationalisieren und zu steuern. Für wen ist dieser Kurs geeignet? Dieser Kurs ist ideal für: Dateningenieure, die mit leistungskritischen Analyse-Workloads arbeiten Fabric- und Power BI-Entwickler, die semantische Modelle auf Unternehmensebene verwalten Datenarchitekten und BI-Ingenieure, die für die Optimierung in großem Maßstab verantwortlich sind Analyseadministratoren, die Fabric-Umgebungen überwachen und warten Fachleute, die sich auf die Zertifizierungen „Microsoft Fabric Associate“ oder „Expert“ vorbereiten