Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric (DP-700T00)

Total timeinfoThe time required for a learning intervention (e.g., one month, with a study load of 32 hours)
StudyloadinfoThe total time commitment expected of a participant, consisting of teaching hours and self-study hours for the total learning intervention.
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Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric (DP-700T00)

Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH
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Provider rating: starstarstarstarstar_half 9.0 Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH has an average rating of 9.0 (out of 34 reviews)

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Starting dates and places
placeBerlin
27 Jul 2026 until 30 Jul 2026
check_circle Starting date guaranteed
placeHamburg
14 Sep 2026 until 17 Sep 2026
placeMünster
14 Sep 2026 until 17 Sep 2026
placeDüsseldorf
26 Oct 2026 until 29 Oct 2026
placeFrankfurt
26 Oct 2026 until 29 Oct 2026
placeMünchen
30 Nov 2026 until 3 Dec 2026
placeStuttgart
30 Nov 2026 until 3 Dec 2026
Description

Kursinhalt

Erfassen von Daten mit Microsoft Fabric

  • Erfassen von Daten mit Gen2-Dataflows in Microsoft Fabric
  • Orchestrieren von Prozessen und Datenverschiebungen mit Microsoft Fabric
  • Verwenden von Apache Spark in Microsoft Fabric
  • Arbeiten mit Echtzeitdaten in einem Eventhouse in Microsoft Fabric

Implementieren eines Lakehouse mit Microsoft Fabric

  • Einführung in End-to-End-Analysen mithilfe von Microsoft Fabric
  • Erste Schritte mit Seehäusern in Microsoft Fabric
  • Verwenden von Apache Spark in Microsoft Fabric
  • Arbeiten mit Delta Lake-Tabellen in Microsoft Fabric
  • Erfassen von Daten mit Gen2-Dataflows in Microsoft Fabric
  • Orchestrieren von Prozessen und Datenverschiebungen mit Microsoft Fabric
  • Org…

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Frequently asked questions

There are no frequently asked questions yet. If you have any more questions or need help, contact our customer service.

Kursinhalt

Erfassen von Daten mit Microsoft Fabric

  • Erfassen von Daten mit Gen2-Dataflows in Microsoft Fabric
  • Orchestrieren von Prozessen und Datenverschiebungen mit Microsoft Fabric
  • Verwenden von Apache Spark in Microsoft Fabric
  • Arbeiten mit Echtzeitdaten in einem Eventhouse in Microsoft Fabric

Implementieren eines Lakehouse mit Microsoft Fabric

  • Einführung in End-to-End-Analysen mithilfe von Microsoft Fabric
  • Erste Schritte mit Seehäusern in Microsoft Fabric
  • Verwenden von Apache Spark in Microsoft Fabric
  • Arbeiten mit Delta Lake-Tabellen in Microsoft Fabric
  • Erfassen von Daten mit Gen2-Dataflows in Microsoft Fabric
  • Orchestrieren von Prozessen und Datenverschiebungen mit Microsoft Fabric
  • Organisieren eines Fabric-Lakehouse anhand des Medallion-Architekturentwurfs

Implementieren von Echtzeit-Intelligenz mit Microsoft Fabric

  • Erste Schritte mit Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric
  • Verwenden von Eventstream in Microsoft Fabric
  • Arbeiten mit Echtzeitdaten in einem Eventhouse in Microsoft Fabric
  • Erstellen von Echtzeit-Dashboards mit Microsoft Fabric
  • Verwenden Activator in Microsoft Fabric

Implementieren einer data warehouse mit Microsoft Fabric

  • Einführung in End-to-End-Analysen mithilfe von Microsoft Fabric
  • Erste Schritte mit Data-Warehouses in Microsoft Fabric
  • Laden von Daten in ein Microsoft Fabric-Data Warehouse
  • Abfragen eines Data Warehouses in Microsoft Fabric
  • Erste Schritte mit Copilot in Microsoft Fabric für Data Warehouse
  • Überwachen eines Microsoft Fabric-Data Warehouse
  • Sichern eines Microsoft Fabric-Data Warehouse

Verwalten einer Microsoft Fabric-Umgebung

  • Implementieren von Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD) in Microsoft Fabric
  • Überwachen von Aktivitäten in Microsoft Fabric
  • Sicherer Datenzugriff in Microsoft Fabric
  • Verwalten einer Microsoft Fabric-Umgebung

Zielgruppe

Die Zielgruppe dieses Kurses sind Datenexperten mit Erfahrung in den Bereichen Datenextraktion, -transformation und -laden. DP-700 wurde für Profis entwickelt, die Datentechniklösungen mithilfe von Microsoft Fabric für Datenanalysen im Unternehmen erstellen und bereitstellen müssen. Die Lernenden sollten außerdem Erfahrung im Umgang mit Daten und deren Transformation mit einer der folgenden Programmiersprachen haben: Structured Query Language (SQL), PySpark oder Kusto Query Language (KQL).

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