Implementieren eines Lakehouse mit Microsoft Fabric - Webinar von SoftEd Systems Ingenieurgesellschaft für Software mbH

Inhalte

Einführung in End-to-End-Analysen mit Microsoft Fabric Erste Schritte mit Lakehouses in Microsoft Fabric Verwenden von Apache Spark in Microsoft Fabric Arbeiten mit Delta Lake-Tabellen in Microsoft Fabric Erfassen von Daten mit Gen2-Dataflows in Microsoft Fabric Verwenden von Data Factory-Pipelines in Microsoft Fabric
Einführung in End-to-End-Analysen mit Microsoft Fabric Erste Schritte mit Lakehouses in Microsoft Fabric Verwenden von Apache Spark in Microsoft Fabric Arbeiten mit Delta Lake-Tabellen in Microsoft Fa ... Mehr Informationen >>

Lernziele

In diesem Kurs werden die leistungsstarken Funktionen von Apache Spark für die verteilte Datenverarbeitung und die wesentlichen Techniken für eine effiziente Datenverwaltung, Versionierung und Zuverlässigkeit durch die Arbeit mit Delta Lake-Tabellen erkundet. Der Kurs befasst sich auch mit der Datenaufnahme und -orchestrierung mithilfe von Dataflows Gen2 und Data Factory-Pipelines.
In diesem Kurs werden die leistungsstarken Funktionen von Apache Spark für die verteilte Datenverarbeitung und die wesentlichen Techniken für eine effiziente Datenverwaltung, Versionierung und Zuver ... Mehr Informationen >>

Zielgruppen

Dieser Kurs richtet sich in erster Linie an Datenexperten, die mit der Modellierung, Extraktion und Analyse von Daten vertraut sind. Er richtet sich an Fachleute, die sich für die Lakehouse-Architektur und die Microsoft Fabric-Plattform interessieren und wissen möchten, wie man mit diesen Technologien End-to-End-Analysen ermöglicht.
Dieser Kurs richtet sich in erster Linie an Datenexperten, die mit der Modellierung, Extraktion und Analyse von Daten vertraut sind. Er richtet sich an Fachleute, die sich für die Lakehouse-Architekt ... Mehr Informationen >>

Termine und Orte

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SG-Seminar-Nr.: 7852839

Termine

  • 27.06.2025

    Webinar

  • 11.07.2025

    Webinar

  • 25.07.2025

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  • 08.08.2025

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  • 22.08.2025

    Webinar

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  • Webinar
  • Deutsch
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  • 8 h
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