Fabric Analytics engineer - DP-600
Omschrijving
Met de toenemende hoeveelheid data en de toenemende meerwaarde van wat we met die data kunnen doen, is data engineering een onmisbare taak geworden binnen organisaties. Power BI’s PowerQuery kan snel ontoereikend zijn omdat datasets te groot worden of omdat we data preparatie meer centraal willen doen voor hergebruik (van code en resultaat) en herleidbaarheid. Fabric biedt ons een omgeving om centraal datasets te prepareren en klaar te zetten voor verder gebruik op OneLake, de DataLake implementatie van Microsoft Fabric.
In deze cursus leert u een Data Lake opzetten en gebruiken in Microsoft Fabric. U leert een Data Lake op te zetten en u leert verschillende manieren om Data in te lezen. Ook leert u hoe die data succesvol toe te passen in Power BI via semantische modellen.
Inhoud
De volgende onderwerpen komen aan bod:
- Introduction in Data Engineering, Data Analytics and Microsoft Fabric
- Ingest data
- DataFow gen2
- pySpark
- Pipeline
- Fabric Lakehouse
- Explore Lakehouse components
- Medallion architecture
- Secure Lakehouse
- Spark
- Delta lake
- Data warehouse
- Introduction DWH
- Load data into DWH
- Query DWH
- Monitor DWH
- Semantic model
- Introduction
- Create scalable BISM
- Optimize PowerBI performance
- BISM Security
Duur en vorm
Dit is een vier daagse klassikale training met veel hands-on exercises.
Doelgroep en voorkennis
Deze cursus is bedoeld voor Data Engineers en ETL developers die op het Microsoft Azure platform een Data Lake (en/of Data warehouse) willen bouwen gebruik makend van Microsoft Fabric. Tevens is de cursus voor Power BI developers die data preparatie en opslag centraal buiten Power BI willen opzetten zodat Power BI alleen nog doet waar het goed in is: data visualisatie. Deze cursus leidt op voor het officiële Microsoft examen DP-600.
Enige voorkennis van Power BI of data engineering in het algemeen is noodzakelijk.
Geleerde skills
Na de cursus kan je:
- De onderdelen van Microsoft Fabric beschrijven
- Een Data Lake opzetten
- Data inlezen in het Data Lake
- Een Warehouse opzetten en gebruiken
- Semantische modellen bouwen
