Verschaffe dir einen einführenden Überblick über die Grundlagen des Data Engineerings in Microsoft Fabric: von zentralen Architekturthemen wie dem Sternschema bis hin zu den verschiedenen Funktionen in Fabric, die die Datenerkundung und -transformation unterstützen.

Daten mit Microsoft Fabric transformieren und analysieren

Erstelle dein erstes Lakehouse

Data Engineering in Microsoft Fabric

Fabric Data Engineering erkunden

Datenspeicher- und Transformationsobjekte

Lakehouse versus Warehouse

Einführung in Sternschemata

Sternschemas

Snowflake-Schemata

Szenarien zur Datenmodellierung

Datenexploration und -transformation

Datenaggregation

Daten zusammenführen

Data Engineering mit Microsoft Fabric

Vertiefe die wichtigsten Aspekte, die bei der Implementierung von Sternschemata in Microsoft Fabric zu beachten sind, darunter das Erstellen von Fakten- und Dimensionstabellen, der Umgang mit Slowly Changing Dimensions und anderen besonderen Dimensionsszenarien sowie das Normalisieren und Denormalisieren von Daten.


Sternschemata implementieren

Dimensionstabellen erstellen

Merkmale von Faktentabellen

Erstellen von Faktentabellen

Langsam veränderliche Dimensionen

SCD-Typen

SCD-Typ-2-Änderungen implementieren

Besondere Dimensionsszenarien

Spezielle Dimensionen

Datumsdimensionen implementieren

Mehrwertige Dimensionen und Brückentabellen

Daten-Entnormalisierung

Denormalisierung vs. Normalisierung

Daten-Entnormalisierung umsetzen

Ein Sternschema für ein Lakehouse oder Warehouse implementieren

Vertiefe die Kernbereiche der Datentransformation und -erkundung: Bereinigen, Filtern, Aggregieren und Zusammenführen von Daten.


Datenbereinigung und -filterung

Datenbereinigung in der Praxis

Datentypen konvertieren

Daten filtern mit PySpark

Optionen

PySpark

Dataflows

Szenarien für Datenaggregation

Datenaggregation umsetzen

Daten zusammenführen und verknüpfen

JOINs mit SQL

Mergen mit PySpark

Daten erkunden und analysieren

Datenprofilierung

SQL-Endpunkt

XMLA-Endpunkt

Anwendungsfälle für XMLA- und SQL-Endpunkte

SQL-Abfrage-Editor

Visueller Abfrage-Editor

Ein SQL-Abfragewerkzeug auswählen

Daten transformieren, erkunden und analysieren

Lerne die verfügbaren Tools kennen, mit denen du die Leistung einer Fabric-Lösung überwachst, und erfahre, wie du Leistungsverbesserungen in der Fabric-Infrastruktur und bei einzelnen Elementen umsetzt – einschließlich der Optimierung von Delta-Lake-Tabellen.

Leistungsprobleme erkennen

Die App Fabric Capacity Metrics installieren

Nutzung mit der Capacity Metrics App überwachen

Speicherüberwachung mit der Capacity Metrics App

Leistungsverbesserungen umsetzen

Leistungsverbesserungen in Dataflows umsetzen

Optimierung von Delta-Lake-Tabellen

Die OPTIMIZE-Operation verwenden

Glückwunsch!

Leistung optimieren

Dieser Kurs konzentriert sich auf drei zentrale Themen in Microsoft Fabric: Daten transformieren, Daten erkunden und analysieren sowie Leistung optimieren. In Lektionen und interaktiven Übungen lernst du Techniken zur Transformation von Daten in Fabric Lakehouses und Warehouses kennen – von der Identifikation von Datenproblemen über das Zusammenführen, Aggregieren und Filtern von Daten. Außerdem lernst du verschiedene Tools und Methoden zur Erkundung und zum Profiling von Daten in Fabric Lakehouses und Warehouses kennen und erfährst, wie du die Leistung dieser Fabric-Objekte überwachst und optimierst.

Introduction to Microsoft Fabric

Lernen Sie, Daten in Ihrem Microsoft Fabric-Konto zu transformieren und zu analysieren.

Daten transformieren und analysieren mit Microsoft Fabric

Hier entwickelst du ein solides Verständnis dafür, wie du Daten in Microsoft Fabric umwandeln und analysieren kannst.

Datenaggregation

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