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Kurs

Daten transformieren und analysieren mit Microsoft Fabric

BasicSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 12/2025

Hier entwickelst du ein solides Verständnis dafür, wie du Daten in Microsoft Fabric umwandeln und analysieren kannst.

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Kursbeschreibung

Dieser Kurs konzentriert sich auf drei zentrale Themen in Microsoft Fabric: Daten transformieren, Daten erkunden und analysieren sowie Leistung optimieren. In Lektionen und interaktiven Übungen lernst du Techniken zur Transformation von Daten in Fabric Lakehouses und Warehouses kennen – von der Identifikation von Datenproblemen über das Zusammenführen, Aggregieren und Filtern von Daten. Außerdem lernst du verschiedene Tools und Methoden zur Erkundung und zum Profiling von Daten in Fabric Lakehouses und Warehouses kennen und erfährst, wie du die Leistung dieser Fabric-Objekte überwachst und optimierst.

Voraussetzungen

Introduction to Microsoft Fabric

1

Data Engineering with Microsoft Fabric

Get an introductory overview of the basic elements of data engineering in Microsoft Fabric, from key solution design items like the star schema to the various features in Fabric supporting data exploration and transformation.

Transform and Analyze Data with Microsoft Fabric

Creating your first Lakehouse

Data Engineering in Microsoft Fabric

Exploring Fabric Data Engineering

Data storage and transformation items

Lakehouse verus Warehouse

Introduction to Star Schemas

Star Schemas

Snowflake Schemas

Data Modeling Scenarios

Data Exploration and Transformation

Data Aggregation

Data Merging

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2

Implement a Star Schema for a Lakehouse or Warehouse

Drill down into specific aspects to consider when implementing star schemas in Microsoft Fabric, including creating fact and dimension tables, managing slowly changing dimensions and other special dimension scenarios, and normalizing and de-normalizing data.

Implementing Star Schemas

Creating Dimension Tables

Fact Table Characteristics

Creating Fact Tables

Slowly Changing Dimensions

Implementing SCD Type 2 Changes

Special Dimension Scenarios

Special Dimensions

Implementing Date Dimensions

Multivalued Dimensions and Bridge Tables

Data Denormalization

Denormalization vs. Normalization

Implementing Data Denormalization

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3

Transform, Explore, and Analyze Data

Drill down into key areas of data transformation and exploration: cleansing, filtering, aggregating and merging data.

Data Cleansing and Filtering

Data Cleansing in Action

Converting Data Types

Data Filtering with PySpark

Data Aggregation

Data Aggregation Scenarios

Implementing Data Aggregation

Merging and Joining Data

Joining using SQL

Merging using PySpark

Explore and Analyze Data

Data Profiling

Use cases for XMLA and SQL Endpoints

Choosing a SQL Query Tool

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4

Optimize Performance

Learn about tools available to monitor the performance of a Fabric solution and how to implement performance improvements in the Fabric infrastructure and individual items, including optimization of delta lake tables.

Identifying performance issues

Install the Fabric Capacity Metrics app

Monitoring Usage with the Capacity Metrics App

Monitoring Storage with the Capacity Metrics App

Implement performance improvements

Implement performance improvements in Dataflows

Delta Lake table optimization

Use the OPTIMIZE Operation

Congratulations!

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Daten transformieren und analysieren mit Microsoft Fabric

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