Datum
24/11/2025 - 27/11/2025
Ganztägig
Kalender-Import: iCal
Veranstaltungsort
ETC Trainingscenter
Modecenterstraße 22, 1030 - Wien
Dieses Training behandelt Methoden und Praktiken zur Implementierung und Verwaltung von Datenanalyselösungen im Unternehmensmaßstab mit Microsoft Fabric.
Die Lernenden werden auf vorhandenen Analyseerfahrungen aufbauen und erfahren, wie Sie Microsoft Fabric-Komponenten verwenden, einschließlich Lakehouses, Data Warehouses, Notebooks, Dataflows, Datenpipelines und semantischer Modelle, um Analyseressourcen zu erstellen und bereitzustellen.
Dieses Training eignet sich am besten für diejenigen, die über die PL-300-Zertifizierung oder ähnliche Expertise bei der Verwendung von Power BI für die Datentransformation, -modellierung, -visualisierung und -freigabe verfügen. Darüber hinaus sollten Lernende Vorerfahrung mit dem Erstellen und Bereitstellen von Datenanalyselösungen auf Unternehmensniveau haben.
Das primäre Zielpublikum für dieses Training sind Datenexpert*innen, die Erfahrung mit der Modellierung, Extraktion und Analyse von Daten haben.
DP-600 wurde für Profis entwickelt, die Microsoft Fabric zum Erstellen und Bereitstellen von Datenanalyselösungen im Unternehmensmaßstab verwenden möchten.
Introduction to end-to-end analytics using Microsoft Fabric
– Explore end-to-end analytics with Microsoft Fabric
– Data teams and Microsoft Fabric
– Enable and use Microsoft Fabric
Administer Microsoft Fabric
– Understand the Fabric Architecture
– Understand the Fabric administrator role
– Manage Fabric security
– Govern data in Fabric
Ingest Data with Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric
– Understand Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric
– Explore Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric
– Integrate Dataflows Gen2 and Pipelines in Microsoft Fabric
Ingest data with Spark and Microsoft Fabric notebooks
– Connect to data with Spark
– Write data into a lakehouse
– Consider uses for ingested data
Use Data Factory pipelines in Microsoft Fabric
– Understand pipelines
– Use the Copy Data activity
– Use pipeline templates
– Run and monitor pipelines
Get started with lakehouses in Microsoft Fabric
– Explore the Microsoft Fabric Lakehouse
– Work with Microsoft Fabric Lakehouses
– Explore and transform data in a lakehouse
Organize a Fabric lakehouse using medallion architecture design
– Describe medallion architecture
– Implement a medallion architecture in Fabric
– Query and report on data in your Fabric lakehouse
– Considerations for managing your lakehouse
Use Apache Spark in Microsoft Fabric
– Prepare to use Apache Spark
– Run Spark code
– Work with data in a Spark dataframe
– Work with data using Spark SQL
– Visualize data in a Spark notebook
Work with Delta Lake tables in Microsoft Fabric
– Understand Delta Lake
– Create delta tables
– Work with delta tables in Spark
– Use delta tables with streaming data
Get started with data warehouses in Microsoft Fabric
– Understand data warehouse fundamentals
– Understand data warehouses in Fabric
– Query and transform data
– Prepare data for analysis and reporting
– Secure and monitor your data warehouse
Load data into a Microsoft Fabric data warehouse
– Explore data load strategies
– Use data pipelines to load a warehouse
– Load data using T-SQL
– Load and transform data with Dataflow Gen2
Query a data warehouse in Microsoft Fabric
– Use the SQL query editor
– Explore the visual query editor
– Use client tools to query a warehouse
Monitor a Microsoft Fabric data warehouse
– Monitor capacity metrics
– Monitor current activity
– Monitor queries
Understand scalability in Power BI
– Describe the significance of scalable models
– Implement Power BI data modeling best practices
– Configure large datasets
Create Power BI model relationships
– Understand model relationships
– Set up relationships
– Use DAX relationship functions
– Understand relationship evaluation
Use tools to optimize Power BI performance
– Use Performance analyzer
– Troubleshoot DAX performance by using DAX Studio
– Optimize a data model by using Best Practice Analyzer
Enforce Power BI model security
– Restrict access to Power BI model data
– Restrict access to Power BI model objects
– Apply good modeling practices
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