Microsoft Fabric
eBook - ePub

Microsoft Fabric

Der praktische Einstieg in die All-in-One-Datenplattform für Data Science & Co.

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Microsoft Fabric

Der praktische Einstieg in die All-in-One-Datenplattform für Data Science & Co.

Über dieses Buch

  • Praxisorientierte Einführung für Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts, Studierende, angehende Datenexperten und Entscheidungsträger
  • Von der Datenspeicherung und -verarbeitung über Data Science bis hin zur Datenvisualisierung mit Power BI
  • Zahlreiche Visualisierungen und ein durchgängiges Beispielprojekt erleichtern das Verständnis

Microsoft Fabric Schritt für Schritt

Mit diesem Buch erhalten Sie eine praxisorientierte Einführung in die einzelnen Komponenten der All-in-One-Datenplattform Microsoft Fabric. Es eignet sich sowohl für Einsteiger als auch für Expertinnen und Experten im Datenbereich. Ein grundlegendes Verständnis von Daten sowie erste Erfahrungen mit Python und SQL sind an einigen Stellen von Vorteil.

Praktische Einführung anhand eines durchgehenden Beispielprojekts

Anhand eines fiktiven Beispiels wird ein komplettes End-to-End-Datenprojekt in Microsoft Fabric umgesetzt, wobei alle relevanten Schritte – von der Datenanbindung über Datentransformationen bis hin zum finalen Dashboard – detailliert erläutert werden. Sie haben die Möglichkeit, alle Schritte selbst umzusetzen und das komplette Beispielprojekt praktisch nachzuvollziehen.

Mit anschaulichen Visualisierungen

Alle Komponenten von Microsoft Fabric werden anhand einer Reise durch eine fiktive Datenfabrik veranschaulicht und mit zahlreichen Illustrationen visualisiert. Auf diese Weise werden sowohl grundlegende Konzepte als auch Best Practices für die Umsetzung von Datenprojekten mit Microsoft Fabric leicht verständlich erläutert.

Aus dem Inhalt
  • Grundlegende Einführung in die wichtigsten Komponenten
  • Arbeitsbereich einrichten
  • Datenexploration (CSV, Excel, XML, JSON)
  • Datenspeicherung mit OneLake
  • Lakehouse und Warehouse für eine Medaillon-Architektur
  • Data Engineering und Orchestrierung
  • Machine-Learning-Modell für Data Science erstellen
  • Datenanalyse mit SQL
  • Datenvisualisierung mit Power BI
  • Überwachungshub und Warnungen
Zum Download: Alle notwendigen Dateien für das Beispielprojekt

Häufig gestellte Fragen

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Information

Inhaltsverzeichnis

  1. Cover
  2. Titel
  3. Impressum
  4. Inhaltsverzeichnis
  5. Vorwort von Gabi Münster
  6. Vorwort von Goran Cvetanovski
  7. Einleitung
  8. Über die Autoren
  9. 1 Grundlagen
  10. 2 Praxisprojekt
  11. 3 Erste Schritte
  12. 4 Datenexploration
  13. 5 Datenspeicherung
  14. 6 Data Engineering
  15. 7 Data Science
  16. 8 Data Analytics
  17. 9 Monitoring
  18. Zusammenfassung und Schlusswort