Dieser umfassende Zertifizierungskurs richtet sich an Datenexperten, die das End-to-End-Design, die Implementierung und das Management von Analysen mit Microsoft Fabric beherrschen möchten. Tauchen Sie tief in die einheitliche Datenplattform von Microsoft ein und lernen Sie, wie Sie Datenlösungen über die integrierten Dienste von Fabric hinweg konfigurieren, sichern und orchestrieren – unter Berücksichtigung von Workloads in den Bereichen Data Engineering, Data Science und Business Intelligence.

Der Kurs umfasst etwa 6–7 Stunden Videovorträge, in denen konzeptionelles Verständnis mit praktischen Demonstrationen kombiniert wird, die auf die offiziellen Lernziele der Prüfung „Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate“ (Prüfung DP-700) abgestimmt sind. Jedes Modul enthält Quizfragen und Bewertungen direkt im Video, um wichtige Lernergebnisse zu vertiefen und Sie auf reale Analyseherausforderungen vorzubereiten. Melden Sie sich für den Kurs „Microsoft Fabric: Implementierung und Verwaltung von Analyselösungen“ an, um das erforderliche Fachwissen zu erwerben, mit dem Sie moderne Analyseumgebungen in Microsoft Fabric aufbauen, sichern und skalieren können. Kursmodule: Implementierung und Verwaltung von Analyselösungen Datenerfassung und -transformation Überwachung und Optimierung einer Analyselösung Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, Folgendes zu erlernen: - Sie werden die CORE-Architektur, das Ökosystem und die Governance-Funktionen von Microsoft Fabric kennenlernen, - Sie werden anhand von Beispielen aus der Praxis und angeleiteten Demos lernen, wie Sie Umgebungen verwalten, den Datenzugriff sichern und Analyse-Workflows orchestrieren. - Von der CI/CD-Implementierung und dem Workspace-Management bis hin zu Sicherheit, Compliance und der Orchestrierung von Datenpipelines vermittelt Ihnen dieser Kurs das Fachwissen, um Analysen in Unternehmensumgebungen in großem Maßstab zu operationalisieren. Als Kandidat für diese Prüfung sollten Sie über Fachkenntnisse in den Bereichen Datenlademuster, Datenarchitekturen und Orchestrierungsprozesse verfügen. Sie arbeiten eng mit Analytics-Ingenieuren, Architekten, Analysten und Administratoren zusammen, um Data-Engineering-Lösungen für die Analytik zu entwerfen und bereitzustellen. Sie sollten über fundierte Kenntnisse in der Bearbeitung und Transformation von Daten mithilfe von Structured Query Language (SQL), PySpark und Kusto Query Language (KQL) verfügen.