Microsoft Fabric 数据工程精通：完整指南
使用 Azure 数据工厂、Spark 和 Medallion 架构进行可扩展数据解决方案的实践学习
讲师：Kris Wenzel
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您将学到什么
- 优化 Microsoft Fabric：了解高效数据工程组织的最佳实践。
- 了解 Azure 数据工厂：掌握数据工程基础知识的工作流程编排。
- 应用数据集成：在综合数据工程中利用端到端解决方案的原则。
- 评估数据转换：比较 Microsoft Fabric 中的技术以进行明智的数据处理。
- 使用 Azure 数据工厂实施解决方案：利用它与 SQL 数据仓库进行全面的数据工程。
- 使用 Spark 开发解决方案：为大规模数据处理和分析创建端到端解决方案。
- 构建 Fabric 数据流：定制 Microsoft Fabric 中的流程以转换和管理 Lakehouse 中的数据。
- 构建 Fabric Spark 作业：在 Microsoft Fabric 中创建高级 Spark 作业以进行复杂的数据转换。
- 建立数据仓库：从 Fabric Lakehouse 中提取数据，建立可扩展且可靠的数据仓库。
- 设计 ADF 管道：开发 Azure 数据工厂管道，实现高效的端到端数据转换。
- 使用数据流创建数据解决方案：构建端到端解决方案，集成组件以实现无缝数据处理。
- 应用 DevOps 进行版本控制：利用 Microsoft DevOps 进行系统源代码管理。
- 实施 Medallion 架构：应用 Microsoft Fabric 中的先进原理实现高效的数据处理。
探索相关主题
- 微软 Fabric
- 其他 IT 和软件
- 信息技术与软件
要求
- 熟悉 SQL 和基本编程技能会很有帮助。我们将重点介绍 SQL 和 Python。我为您提供完成案例研究所需的所有示例。
- 在处理脚本和数据转换任务时，熟练的编程能力将非常有价值
- 排除和调试技术问题的经验将有助于构建和排除 Azure 数据工厂管道故障。
- 注意：您可能需要信用卡或借记卡来设置免费的 Azure 帐户。
描述
在这门全面的实践课程中，利用Microsoft Fabric释放数据工程的潜力。本课程专为数据工程师、分析师和 IT 专业人员设计，提供构建可扩展、强大的数据解决方案的实用技能。通过实际练习和详细的案例研究，您将掌握使用 Microsoft Fabric 最新技术进行数据转换、集成和管道自动化。
您将学到的内容：
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Microsoft Fabric 简介：首先概述 Microsoft Fabric 的核心功能、工作区设置和数据提取流程，以打下坚实的基础。
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奖章架构精通：学习通过将数据组织成原始层、青铜层、白银层和黄金层来实现奖章架构，以实现高效且可扩展的处理。
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用于转换的第二代数据流：探索第二代数据流来管理从原始数据到黄金数据的各个阶段的数据，同时解决常见问题以实现无缝提取。
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高级 SQL 和 Python 集成：使用 SQL 和 Python 进行数据处理、自动化和转换。构建强大的管道、自动化工作流程并利用 PySpark 增强数据管理。
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可视化和报告：深入了解如何使用 PowerBI 可视化数据、设计交互式仪表板以及创建适合决策的综合报告。
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端到端数据工程解决方案：使用数据流、管道和转换技术构建完整的数据工程工作流程，以构建可扩展的架构。
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汽车销售案例研究的实际应用：遵循真实案例研究来强化概念，应用每种工具和技术来解决实际问题。
课程亮点：
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实践学习：参加指导练习，与讲师一起从头开始实施真实的数据工程解决方案。
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灵活的学习路径：按照自己的节奏进步，从基础技能开始，然后使用 SQL、Python 和 Spark 进行复杂的数据处理。
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交互式练习和真实场景：构建和优化数据流、管道和数据模型来解决常见的数据工程挑战。
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直接讲师支持和社区参与：获得专家指导并与学习者社区联系以分享见解和解决问题。
谁应该报名：
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数据工程师和分析师希望加深对 Microsoft Fabric 和数据处理方面的专业知识。
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数据库管理员希望使用 Microsoft Fabric 简化数据管理。
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商业智能专业人士渴望创建端到端的分析解决方案。
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数据科学家正在扩展其针对大规模数据的数据工程能力。
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对微软尖端数据工程工具感兴趣的IT 专业人士和技术爱好者。
使用 Microsoft Fabric 将您的数据工程技能提升到新高度。加入我们，获得实践经验和构建可扩展数据解决方案的实用方法！
注意：本课程是 Fabric 的良好入门课程，涵盖了Azure Data Engineer Associate认证所需的许多主题。查看预览课程“Microsoft Fabric 数据工程和认证一致性简介”，了解涵盖的内容和未涵盖的内容。
本课程适合哪些人：
- 数据工程师：负责设计、构建和维护数据架构、数据库和处理系统的专业人员。
- 数据分析师：寻求扩展数据处理和集成技能以进行全面数据分析的个人。
- 数据库管理员：希望增强对 Microsoft Fabric 和相关工具的了解以优化数据管理的人。
- 商业智能专业人士：对开发商业智能和分析端到端解决方案感兴趣的个人。
- 数据科学家：旨在加强数据工程能力的专业人士，尤其是使用 Spark 等技术进行大规模数据处理。
- IT 专业人士：从事 IT 工作并希望在 Microsoft 生态系统中专门从事数据工程的人员。
- 学生和毕业生：在数据科学、计算机科学或信息技术相关领域接受教育或应届毕业生的个人。
- 技术爱好者：对了解数据工程领域的最新工具和最佳实践有着浓厚兴趣的个人。
- 职业转型专业人士：寻求转行进入数据工程领域或相关职位的个人。
- 对 Microsoft 数据技术感兴趣的任何人：希望获得 Microsoft 数据工程和分析技术专业知识的爱好者。
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