DP-600T00 Microsoft Fabric Analytics Engineer 

Erste Schritte mit Microsoft Fabric

• Einführung in End-to-End-Analysen mit Microsoft Fabric

• Erste Schritte mit Lakehouses in Microsoft Fabric

• Verwenden von Apache Spark in Microsoft Fabric

• Arbeiten mit Delta Lake-Tabellen in Microsoft Fabric

• Orchestrieren von Prozessen und Datenverschiebungen mit Microsoft Fabric

• Erfassen von Daten mit Gen2-Dataflows in Microsoft Fabric

• Erste Schritte mit Data Warehouses in Microsoft Fabric

• Erste Schritte mit Echtzeitintelligenz in Microsoft Fabric

• Erste Schritte mit Data Science in Microsoft Fabric

• Verwalten einer Microsoft Fabric-Umgebung

Implementieren eines Data Warehouse mit Microsoft Fabric

• Erste Schritte mit Data Warehouses in Microsoft Fabric

• Laden von Daten in ein Microsoft Fabric-Data Warehouse

• Abfragen eines Data Warehouses in Microsoft Fabric

• Überwachen eines Microsoft Fabric-Data Warehouse

• Sichern eines Microsoft Fabric-Data Warehouse

Arbeiten mit semantischen Modellen in Microsoft Fabric

• Erstellen von DAX-Berechnungen in semantischen Modellen

• Design skalierbarer semantischer Modelle

• Optimieren eines Modells für bessere Ergebnisse in Power BI

• Erstellen und Verwalten von Power BI-Ressourcen

• Erzwingen von Power BI-Modellsicherheit

Verwalten und Steuern von Microsoft Fabric

• Verwalten einer Microsoft Fabric-Umgebung

• Sicherer Datenzugriff in Microsoft Fabric

• Sichern eines Microsoft Fabric-Data Warehouse

• Verwalten von Daten in Microsoft Fabric mit Purview

DP-700T00 Implementieren von Datentechniklösungen mit Microsoft Fabric 

• Implementierung und Verwaltung von Analyselösungen: 

Einrichten von Arbeitsbereichen, Verwalten von Kapazitäten und Implementieren von Governance-Features wie Tags und Vertraulichkeitsbezeichnungen.

• Datenerfassung und -transformation: 

Nutzen von Data Factory-Pipelines, Dataflows (Gen2) und Notebooks (PySpark/SQL) zum Laden und Aufbereiten von Daten.

• Datenmodellierung und Speicherung:

 Architektur von Lakehouses und Data Warehouses, Implementierung von Delta Tables und Management von langsam veränderlichen Dimensionen (SCD).

• Echtzeit-Analyse:

 Arbeit mit Eventstreams und KQL-Datenbanken (Real-Time Intelligence) für das Verarbeiten von Streaming-Daten.

• Sicherheit und Monitoring

: Konfiguration von Zugriffskontrollen (RLS/CLS), Überwachung der Plattformaktivitäten und Automatisierung von Warnmeldungen mit dem Data Activator. 

Feedback einiger Kursteilnehmer:

"Ich hatte noch nie einen besseren technischen Instruktor und ich habe bereits an vielen Fachlehrgängen teilgenommen" —JB, USA

"War bisher das beste Seminar an dem ich telnehmen durfte. Die Erwartungen wurden voll erfüllt. Fachlich konnte alle Fragen beantworten werden. Erklärungen waren schlüssig. Aus methodischer Sicht war es auch in Ordnung - gutes Mittel aus Theorie und Praxis"—WG, Deutschland

"Ich hatte die Gelegenheit, an einem perfekten Training teilzunehmen. Fantastische Organisation, Ausführung ausgezeichnet."—LD, Bulgarien

"Es war das perfekte Training für mich. Der Instruktor war einer der Besten, den ich in Sachen technisches Training je hatte. Der Kurs war sehr gut organisiert und hat ein großes Gebiet abgedeckt."—AK, USA