TRDP-700

Új Microsoft Fabric Data Engineer

Data Engineering
Válassz részvételi formát
Válassz képzési formát
Képzés hossza
  • 4 nap (4×8 tanóra)
  • naponta 9:00 - 17:00
Elérhető képzési nyelvek
  • Magyar
Válassz időpontot

Képzés ára

495 000 Ft
+ ÁFA/fő
Kérjük, válassz időpontot és részvételi formát!
Szeretne a cégére szabott megoldást, csoportos képzést?
Egyedi képzési szolgáltatásainkról részletesen itt olvashat.

Ismertető

A DP-700: Implement Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric képzés bemutatja, hogyan építhetők modern adatmérnöki és analitikai megoldások a Microsoft Fabric platformon. A résztvevők megismerik az adatintegráció, a Lakehouse és adattárház-megoldások, az Apache Spark alapú adatfeldolgozás, valamint a valós idejű adatelemzés és adatmenedzsment gyakorlati megvalósítását.

Kinek ajánljuk?

A tanfolyam elsődleges célközönsége az adatmérnökök, adatarchitektek és üzleti intelligencia szakemberek, akik szeretnék elsajátítani a Microsoft Fabric adatmérnöki képességeit, és vállalati szintű adatintegrációs, adattárházi, valamint valós idejű analitikai megoldásokat kívánnak tervezni és üzemeltetni.

Tematika

Introduction to Microsoft Fabric Data Engineering and OneLake
Overview of the Microsoft Fabric SaaS analytics platform architecture
Fundamentals of OneLake as the unified data hub
Structuring and managing enterprise data lakes

Ingesting and Transforming Data with Dataflows Gen2 and Pipelines
Data integration and ingestion using Dataflows Gen2
Configuring Pipelines and the Copy Data activity
Designing orchestration processes and data flows

Implementing a Lakehouse and the Medallion Architecture
Concepts of the Fabric Lakehouse
Creating, managing, and optimizing Delta Lake tables
Implementing the Medallion Architecture (Bronze, Silver, and Gold layers) in practice

Managing High-Performance Data Warehouses
Data warehouse fundamentals and dimensional modeling in Microsoft Fabric
Querying, transforming, and loading data into dedicated SQL environments
Data security, monitoring, and performance tuning

Processing Large-Scale Data Using Apache Spark
Setting up and running Apache Spark environments within Fabric
Utilizing DataFrames and Spark SQL queries
Notebook visualization and debugging capabilities

Real-Time Intelligence and Streaming Solutions
Configuring Eventstream sources, destinations, and routing
Eventhouse-based data storage and querying using KQL (Kusto Query Language)
Building real-time dashboards and setting up automated alerts with Activator

Administration, Governance, and Security
Applying CI/CD (Continuous Integration and Deployment) in Fabric
Access control, Row-Level Security (RLS), and Object-Level Security (OLS)
Performance monitoring, capacity management, and cost optimization

Tematika (PDF)

Szükséges előképzettség

A tananyag angol nyelvű, ezért alapfokú nyelvismeret szükséges.