Entdecken Sie, wie Microsoft Fabric die Analyseanforderungen Ihres Unternehmens in einer einzigen Plattform erfüllen kann. Erfahren Sie mehr über Microsoft Fabric, wie es funktioniert und wie Sie es für Ihre Analyseanforderungen nutzen können.
1.Einführung in die End-to-End-Analytik mit Microsoft Fabric
- Beschreibung der End-to-End-Analytik in Microsoft Fabric
2. Microsoft Fabric verwalten
- Beschreiben von Fabric-Administrationsaufgaben.
- Navigieren im Admin Center.
- Verwalten des Benutzerzugriffs.
3. Dateneinzug mit Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric
- Beschreiben der Dataflow-Funktionen in Microsoft Fabric.
- Erstellen von Dataflow-Lösungen zum Einlesen und Transformieren von Daten.
- Einbinden eines Dataflows in eine Pipeline.
4. Einlesen von Daten mit Spark und Microsoft Fabric Notebooks
- Einlesen externer Daten in Fabric-Lakehouses mit Spark.
- Konfigurieren Sie die Authentifizierung und Optimierung externer Quellen.
- Laden von Daten in Lakehouse als Dateien oder Delta-Tabellen.
5. Verwendung von Data Factory-Pipelines in Microsoft Fabric
- Beschreibung der Pipeline-Funktionen in Microsoft Fabric.
- Verwendung der Aktivität Daten kopieren in einer Pipeline.
- Erstellen von Pipelines auf der Grundlage vordefinierter Vorlagen.
- Ausführen und Überwachen von Pipelines.
6. Erste Schritte mit Lakehouses in Microsoft Fabric
- Beschreibung der Hauptmerkmale und -fähigkeiten von Lakehouses in Microsoft Fabric.
- Ein Lakehouse erstellen.
- Einlesen von Daten in Dateien und Tabellen in einem Lakehouse.
- Abfrage von Lakehouse-Tabellen mit SQL.
7. Organisieren Sie ein Stoff-See-Haus mit Medaillon-Architektur-Design
- Beschreiben Sie die Grundsätze der Verwendung der Medaillon-Architektur im Datenmanagement.
- Anwendung des Medaillon-Architektur-Frameworks innerhalb der Microsoft Fabric-Umgebung.
- Analysieren Sie die im Lakehouse gespeicherten Daten mithilfe von DirectLake in Power BI.
- Beschreibung von Best Practices zur Gewährleistung der Sicherheit und Governance von in der Medallion-Architektur gespeicherten Daten.
8. Verwenden Sie Apache Spark in Microsoft Fabric
- Konfigurieren von Spark in einem Microsoft Fabric-Arbeitsbereich.
- Identifizieren geeigneter Szenarien für Spark-Notebooks und Spark-Aufträge.
- Verwendung von Spark-Datenframes zur Analyse und Transformation von Daten.
- Verwendung von Spark SQL zur Abfrage von Daten in Tabellen und Ansichten.
- Visualisieren von Daten in einem Spark-Notebook.
9. Arbeiten mit Delta Lake-Tabellen in Microsoft Fabric
- Verstehen von Delta Lake und Deltatabellen in Microsoft Fabric.
- Deltatabellen mit Spark erstellen und verwalten.
- Verwendung von Spark zur Abfrage und Transformation von Daten in Deltatabellen.
- Deltatabellen mit strukturiertem Streaming von Spark verwenden.
10. Erste Schritte mit Data Warehouses in Microsoft Fabric
- Beschreibung einer Data Warehouses in Fabric
- Verstehen Sie ein Data Warehouse im Vergleich zu einem Data Lakehouse
- Mit Data Warehouses in Fabric arbeiten
- Faktentabellen und Dimensionen innerhalb eines Data Warehouses erstellen und verwalten
11. Daten in ein Microsoft Fabric Data Warehouse laden
- Lernen Sie verschiedene Strategien zum Laden von Daten in ein Data Warehouse in Microsoft Fabric kennen.
- Lernen Sie, wie man eine Datenpipeline zum Laden eines Warehouses in Microsoft Fabric aufbaut.
- Lernen Sie, wie man Daten mit T-SQL in ein Warehouse lädt.
- Lernen Sie, wie Sie Daten mit Dataflow (Gen 2) laden und transformieren können.
12. Abfrage eines Data Warehouse in Microsoft Fabric
- Verwenden Sie den SQL-Abfrage-Editor, um ein Data Warehouse abzufragen.
- Erkunden Sie, wie der visuelle Abfrage-Editor funktioniert.
- Lernen Sie, wie man ein Data Warehouse mit SQL Server Management Studio verbindet und abfragt.
13. Überwachen eines Microsoft Fabric Data Warehouse
- Überwachen Sie die Nutzung von Kapazitätseinheiten mit der App Microsoft Fabric Capacity Metrics.
- Überwachen Sie die aktuelle Aktivität im Data Warehouse mit dynamischen Managementansichten.
- Überwachen Sie Abfragetrends mit Query Insights Views.
14. Verstehen der Skalierbarkeit in Power BI
- Beschreiben Sie die Bedeutung der Erstellung skalierbarer Datenmodelle.
- Implementieren Sie bewährte Methoden zur Datenmodellierung in Power BI.
- Das Power BI Speicherformat für große Datensätze verwenden.
15. Power BI-Modellbeziehungen erstellen
- Verstehen, wie Modellbeziehungen funktionieren.
- Beziehungen einrichten.
- DAX-Beziehungsfunktionen verwenden.
- Die Auswertung von Beziehungen verstehen.
16. Tools zur Optimierung der Power BI-Leistung verwenden
- Optimieren Sie Abfragen mit dem Performance Analyzer.
- Fehlersuche bei der DAX-Leistung mit DAX Studio.
- Optimieren Sie ein Datenmodell mit dem Tabular Editor.
17. Durchsetzung der Sicherheit von Power BI-Modellen
- Den Zugriff auf Power BI-Modelldaten mit RLS einschränken.
- Den Zugriff auf Power-BI-Modellobjekte mit OLS einschränken.
- Aufzeigen von Entwicklungspraktiken an, um die Sicherheit des Power-BI-Modells durchzusetzen.
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