Microsoft Fabric – Synapse Data Engineering

Synapse Data Engineering ist der in Microsoft Fabric integrierte Nachfolger von Azure Synapse Analytics. Neben dem Aufbau eines Lakehouses ermöglicht Synapse Data Engineering das Erstellen eigener Environments ebenso wie Spark-Auftragsdefinitionen und bietet damit alles, was ein Data Engineer benötigt.

Zu Beginn des Kurses gibt Ihnen Data Scientist und Data Engineer Emil Vinčazović einen Überblick über alle wichtigen Bestandteile von Synapse Data Engineering in Microsoft Fabric. Sie lernen, was ein Lakehouse ist, wofür man eine Spark-Auftragsdefinition benötigt und wie Datenpipelines eingesetzt werden können.

Nach der theoretischen Einleitung geht es in die Praxis. In einem Beispiel zum Mitarbeiten wird per Notebook ein Lakehouse erstellt und mit Daten befüllt. Hierbei lernen Sie das Parquet- bzw. Delta-Format näher kennen – das neue Speicherformat, welches überall in Microsoft Fabric genutzt wird.

Dieser Kurs ist Teil einer Serie über Microsoft Fabric, in der Emil Vinčazović das Tool und dessen Einsatzmöglichkeiten praxisorientiert vorstellt:

• Einstieg in Microsoft Fabric

• Microsoft Fabric – Data Factory

• Microsoft Fabric – Synapse Data Engineering

• Microsoft Fabric – Synapse Data Warehouse (erscheint in Kürze)

• Microsoft Fabric – Synapse Data Science (erscheint in Kürze)

• Microsoft Fabric – Synapse Real-Time Analytics (erscheint in Kürze)

• Microsoft Fabric – Power BI (erscheint in Kürze)

Alle Video-Lektionen im Überblick:

• 1. Herzlich willkommen zu diesem Kurs

• 2. Synapse Data Engineering in Microsoft Fabric

  • Kapitelüberblick

  • Was ist Synapse Data Engineering in Fabric?

  • Bestandteile von Synapse Data Engineering

  • Data Lakehouse vs. Data Warehouse

  • Environments (Umgebungen)

  • Spark-Auftragsdefinitionen

  • Datenpipelines

  • Quiz: Synapse Data Engineering in Microsoft Fabric

• 3. Praxisbeispiel: Transformieren und Speichern von Transaktionsdaten eines Onlinewarenhauses

  • Kapitelüberblick

  • Erstellen eines Lakehouses

  • Erstellen einer Umgebung

  • Datentransformationen mit Notebooks

  • Daten mit Pipelines ins Lakehouse laden (Copy Data Task)

  • Ergebnisse der Datenpipelines analysieren

• 4. Abschluss

  • Fazit und Kursabschluss

So lernen Sie mit diesem Videokurs:

In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:

• Flexibler Videoplayer mit vielen Steuerungsmöglichkeiten

• Wissensquiz zur Lernkontrolle

• Lernhistorie und Lernfortschritt

• Lesezeichen und Notizen

• Volltextsuche in den Videos

• Frage-den-Experten-Modul

• Übungsmaterial zum Mitmachen

• Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte

Technische Voraussetzungen:

Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.