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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紹介
- Microsoft Fabricの概要
- Lakehouseアーキテクチャの理解
- エンドツーエンドの分析ワークフロー
Microsoft FabricでのLakehouseの入門
- Lakehouseのコア機能と能力
- Lakehouseの作成と設定
- Lakehouseテーブルへのデータインジェスト
Microsoft FabricでのApache Sparkの利用
- Microsoft FabricにおけるApache Sparkの設定
- 分散データ処理におけるSparkの活用
- Spark DataFrameによるデータ分析と変換
Microsoft FabricでのDelta Lakeテーブルの操作
- Delta LakeとDeltaテーブルの入門
- Deltaテーブルによるデータの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によるデータインジェスト
- Dataflows Gen2の機能
- データインジェストのためのDataflowソリューション設計
- Dataflowsをデータパイプラインに統合する
Microsoft FabricでのData Factoryパイプラインの利用
- 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
- データの移動と変換の自動化
要求
- データ管理の原則に関する理解
- SQLデータベースの経験
- クラウドコンピューティングの基本概念に関する知識
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
