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Mit der All-in-One Analytics Platform Microsoft Fabric können Sie sowohl neue als auch bestehende Elemente aus Power BI, Azure Synapse und Azure Data Factory in einer nahtlos integrierten Umgebung anwenden. In diesem Workshop erhalten Sie Best Practices für den Umstieg auf die neue Cloud AI Analytics-Lösung Microsoft Fabric und lernen anhand von Praxisbeispielen, wie die einzelnen Anwendungen zusammenspielen.
Der Workshop vermittelt ein umfassendes Verständnis von Microsoft Fabric und gibt Hilfestellung für einen reibungslosen und einfachen Umstieg von der On-Premise-Umgebung oder anderen Cloud-Systemen auf die All-in-One Analytics Platform für die Datenanalyse. Sie lernen, wie Sie Nicht-Microsoft-Systeme anbinden können, beschäftigen sich mit Kostenreduktion durch effektive Architektur und effiziente ETL-Pfade und erhalten praktische Hilfestellung für eine erfolgreiche Implementierung sowie viel Raum für individuelle Fragestellungen.
Dieser Workshop findet ebenfalls in Präsenz statt. |
Düsseldorf, 04. bis 06. November 2024 |
--> zur Buchung |
Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Python-Entwickler, SQL-Entwickler, R-Spezialisten - jeweils mit entsprechender Erfahrung oder Vorkenntnissen.
Fachliche Vorkenntnisse:
Grundverständnis für den Bau von ETL-Strecken (bspw. Umgang mit SSIS oder Bau von DWHs), Basiswissen Apache Spark, Grundkenntnisse in Python, R oder SQL
Technische Voraussetzungen:
Testlizenz von Microsoft Fabric über einen persönlichen Account (wird notfalls auch im Kurs mit dem Referenten eingerichtet), Internetzugang und aktueller Browser, mindestens 200 MB freien Plattenplatz
Für die Durchführung der Remote-Workshops wird Zoom über einen DSGVO-konformen On-Premise-Connector verwendet. Wir bitten Sie, ein Mikrofon oder Headset sowie einen aktuellen Browser zu nutzen. Alle Informationen zu den Vor-Ort-Workshops erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung per E-Mail.
Microsoft bietet mit Microsoft Fabric eine All-in-One Analytics Plattform für die Datenanalyse, die alle Tools für den gesamten Daten- und Analyseprozess – von Data Integration über Data Engineering, Data Warehousing, Data Science, Echtzeit-Analysen und Business Intelligence in einem Produkt als SaaS-Lösung vereint. Durch die Anbindung an einen einheitlichen Data Lake können große Datenmengen werkzeugübergreifend verarbeitet, analysiert und visualisiert werden.
Im Workshop lernen Sie Microsoft Fabric kennen und machen sich anhand von praktischen Übungen mit den einzelnen Anwendungen vertraut. Der Referent Emil Vinčazović gibt Ihnen einen Überblick über die Tools der neuen KI-Analyselösung aus der Cloud und zeigt Ihnen, wie Sie diese in Ihrem Unternehmen einsetzen können. Dabei legt er großen Wert auf einen hohen Praxisbezug. Zu jeder Applikation führen Sie unter Anleitung eine praxisnahe Übung selbstständig durch.
Die Umgebung
Was ist Microsoft Fabric?
Organisationslizenzen
Einzellizenzen
Tenants / Kapazitäten / Arbeitsbereiche
SKU`s
Microsoft OneLake
Was ist der OneLake?
Was ist der Sinn hinter dem OneLake?
Wie wird der OneLake von Microsoft Fabric verwendet?
Wie werden Daten im OneLake gespeichert?
Applikationen in der Microsoft Fabric
Data Factory
Synapse - Data Engineering
Synapse - Data Warehouse
Synapse - Real-Time Analytics
Power BI
Transformieren und Analysieren von Online-Transaktionsdaten
Daten in den OneLake laden
Transformationen mit der Fabric - Data Factory
Ergebnisanalyse mit Fabric - Power BI
Inhalte der Fabric - Data Factory
Was ist die Data Factory in Fabric?
Bestandteile der Data Factory
Elemente der Data Factory
Pipelines
Data Flow Gen 2
Praxisbeispiel: Transformation von Transaktionsdaten eines Online-Warenhauses
Daten in den OneLake laden
Daten per Dataflow transformieren
Ergebnisse der Dataflows analysieren
Pipeline zur Automatisierung nutzen
Ergebnisse der Pipeline analysieren
Inhalte von Fabric - Synapse Data Engineering
Was ist Synapse Engineering in Fabric?
Lakehouse - was ist ein Lakehouse?
Notebook - Was ist ein Notebook?
Spark-Auftragsdefinition
Daten-Pipeline
Praxisbeispiel: Transaktionsdaten eines Online-Warenhauses transformieren und speichern
Erstellen eines Lakehouses
Datentransformationen mit Notebooks
Ergebnisse des Notebooks analysieren
Spark-Auftragsdefinitionen anwenden
Ergebnisse von Spark-Auftragsdefinitionen analysieren
Datentransformationen mit Pipelines
Ergebnisse der Pipelines analysieren
Inhalte von Fabric - Synapse Data Warehouse
Was ist Synapse Data Warehouse in Fabric?
Data Warehouse
Unterschied von einem Warehouse und einem Lakehouse
Praxisbeispiel: Aufbau eines kleinen DWH's mit Transaktionsdaten eines Online-Warenhauses
Alle Schritte zum Erstellen eines kleinen DWH's in Microsoft Fabric
Inhalte von Fabric - Synapse Data Science
Was ist Synapse Data Science in Fabric?
Modell
Experiment
Notebook
Praxisbeispiel: Analyse von Transaktionsdaten eines Onlinewarenhauses
Experiment erstellen
Modell erstellen
Notebook erstellen
Analysen
Ergebnisse im Experiment vergleichen
Wofür wird die Applikation genutzt?
Wie kann Sie genutzt werden?
Was benötigt man, um die Applikation erfolgreich nutzen zu können?
Inhalte von Fabric - Synapse Real-Time Analytics
Was ist Real-Time Analytics in Fabric?
KQL Datenbank
KQL Abfragesatz
Eventstream
Praxisbeispiel: Streamen von Transaktionsdaten eines Onlinewarenhauses
Stream aufsetzen
Verbindung mit dem Stream herstellen
Ziel und Ausführung auswählen
Analysen des Streams mit KQL
Wofür wird der Data Activator genutzt?
Wie kann der Data Activator genutzt werden?
Was benötigt man, um die Applikation erfolgreich nutzen zu können?
Inhalte von Fabric - Power BI
Bericht
Paginierter Bericht
Scorecard
Dashboard
Streamingdataset
Streamingdataflow
Praxisbeispiel: Analysieren von Transaktionsdaten eines Online-Warenhauses
Verschiedene Berichte der oben genannten Möglichkeiten erstellen
Security in Fabric
Deployment in Fabric
Workshopunterlagen
Teilnahmebescheinigung
Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl (weniger als 50%) nicht möglich, werden die Teilnehmer spätestens 7 Tage vorher informiert.
Die Teilnehmerzahl ist auf max. 12 Personen begrenzt.
Emil Vinčazović ist als Data Engineer und Data Scientist bei der arelium GmbH tätig. Seine Schwerpunkte liegen im Bereich der Ökonometrie und der Künstlichen Intelligenz. In seinen Kundenprojekten arbeitet er hauptsächlich mit Azure Synapse, Azure Databricks, Azure Machine Learning Studio und seit dessen Veröffentlichung auch mit Microsoft Fabric. Seine Expertise in diesen Bereichen gibt er auch auf Fachkonferenzen und in Workshops weiter. Zusätzlich betreibt er den YouTube-Kanal des Unternehmens, wo er Tutorials zu aktuellen Themen rund um cloudbasierte Technologien produziert.
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