Szkolenie rozwija podstawowe umiejętności z zakresu inżynierii danych w Microsoft Fabric, koncentrując się na koncepcji Lakehouse. Uczestnicy poznają sposób pracy z danymi w środowisku Microsoft Fabric, uczą się tworzyć i wykorzystywać lakehouse, a także pracować z Apache Spark i tabelami Delta Lake w celu przetwarzania, zarządzania i analizowania danych na większą skalę. Program obejmuje zarówno zagadnienia architektoniczne, jak i praktyczne zadania związane z przygotowaniem środowiska, przekształcaniem danych oraz ich analizą.

W trakcie szkolenia omawiane są również sposoby ładowania danych z użyciem Dataflows Gen2, orkiestracji procesów i przepływu danych za pomocą pipeline’ów Microsoft Fabric oraz organizowania warstw danych zgodnie z architekturą medallion. Uczestnicy poznają, jak łączyć elastyczność przechowywania danych z możliwościami analitycznymi, wykorzystywać SQL i Spark do pracy z danymi oraz budować uporządkowane rozwiązania analityczne end-to-end w Microsoft Fabric. Szkolenie łączy wykłady z ćwiczeniami praktycznymi przygotowującymi do pracy z Lakehouse w Microsoft Fabric.

W trakcie szkolenia:

• dowiesz się, jak wykorzystywać Microsoft Fabric do budowy i organizowania rozwiązań opartych na Lakehouse;
• poznasz możliwości Apache Spark, Delta Lake, Dataflows Gen2 i pipeline’ów w pracy z danymi;
• nauczysz się ładować, przekształcać, analizować i organizować dane w środowisku Microsoft Fabric;
• zrozumiesz, jak projektować warstwy danych zgodnie z architekturą medallion oraz wspierać analitykę end-to-end;
• nauczysz się wykorzystywać SQL i Spark do pracy z danymi przechowywanymi w Lakehouse.

Adresaci szkolenia:

• specjaliści danych zainteresowani rozwijaniem umiejętności z zakresu inżynierii danych w Microsoft Fabric;
• Inżynierowie danych, Analitycy danych i Data Scientists pracujący z przetwarzaniem, modelowaniem i analizą danych;
• osoby znające podstawy modelowania danych, pozyskiwania danych i analityki, które chcą poznać architekturę Lakehouse oraz możliwości Microsoft Fabric.

Wymagania wstępne:

• znajomość podstawowych pojęć i terminologii związanych z danymi.