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コース概要
Microsoft Fabric によるエンドツーエンド分析の概要
- Microsoft Fabric の概要
- Lakehouse アーキテクチャの理解
- エンドツーエンド分析ワークフロー
Microsoft Fabric での Lakehouses の概要
- Lakehouse の主要な機能と能力
- Lakehouse の作成と構成
- Lakehouse テーブルへのデータ取り込み
Microsoft Fabric での Apache Spark の使用
- Microsoft Fabric での Apache Spark の構成
- 分散データ処理のための Spark の活用
- Spark DataFrames を使用したデータ分析と変換
Microsoft Fabric での Delta Lake テーブルの使用
- Delta Lake と Delta テーブルの概要
- Delta テーブルを使用したデータ管理とバージョン管理
- データ変換とクエリの実装
Microsoft Fabric での Dataflows Gen2 を使用したデータ取り込み
- Dataflows Gen2 の機能
- データ取り込みのための Dataflow ソリューションの設計
- データパイプラインへの Dataflows の統合
Microsoft Fabric での Data Factory パイプラインの使用
- Data Factory パイプラインの概要
- データパイプラインの構築とオーケストレーション
- データ移動と変換の自動化
まとめと次のステップ
要求
- データ管理の原則の理解
- SQL データベースの使用経験
- クラウドコンピューティングの基本的な知識
対象者
- データエンジニア
- データベース管理者
- データアナリスト
21 時間
