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

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

• Erfahrung in der Datenextraktion, -transformation
• Erfahrung in der Manipulation und Transformation von Daten mit einer der folgenden Programmiersprachen haben: Structured Query Language (SQL), PySpark oder Kusto Query Language (KQL)

• Data Engineer