Glückwunsch!

Daten transformieren und analysieren mit Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Data Engineering in Fabric

Diagramm mit den Bausteinen einer End-to-End-Datenanalyse-Lösung: Datenquellen, Ingestion, Aufbereiten und Transformieren, Speichern, Abfragen sowie Visualisieren und Analysieren

Data Engineering in Fabric

Diagramm mit den Bausteinen einer End-to-End-Datenanalyse in Fabric; hervorgehoben: Data Pipelines, Spark-Notebooks und Dataflows

Data Factory-Pipelines: Datenaufnahme
Data Factory-Dataflows: Low-Code-Datentransformation und -erkundung
Notebooks: codebasierte Datentransformation und -erkundung

Data Engineering in Fabric

Diagramm mit den Bausteinen einer End-to-End-Datenanalyse in Fabric; hervorgehoben: Lakehouse und Warehouse

Lakehouses zur Speicherung von Dateien und Tabellen
Warehouses zur Speicherung von SQL-Tabellen

Sternschema implementieren

Entwurf und Implementierung von Fakt- und Dimensionstabellen

Sternschema implementieren

Normalisierung und Denormalisierung
Sternschema vs. Snowflake-Schema
Slowly Changing Dimensions (SCD)
Spezielle Dimensionsszenarien, z. B. Datums-/Zeitdimensionen und mehrwertige Dimensionen

Daten transformieren, erkunden und analysieren

Symbole für drei Tools: SQL, Spark und Dataflows

Datenbereinigung und -filterung
Datentypen konvertieren
Datenaggregationen
Daten zusammenführen

Daten transformieren, erkunden und analysieren

Datenprofiling
Daten abfragen über den SQL-Endpunkt oder den XMLA-Endpunkt

Leistung optimieren

Leistung überwachen
Leistungsoptimierungen in Fabric-Objekten wie SQL-Code, Notebooks und Dataflows umsetzen
Fabric-Infrastruktur vertikal und horizontal skalieren
Delta-Lake-Tabellen optimieren

Wie geht's weiter?

Abzeichen für die Microsoft Certification Fabric Analytics Engineer Associate

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