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- 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 SchrittMit 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 BeispielprojektsAnhand 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 VisualisierungenAlle 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
A propos de l'auteur
Manuel Hanik verfügt über mehrere Jahre Berufserfahrung in den Bereichen Data Science und Data Engineering, Fabian Hanik in den Bereichen Business Intelligence und Data Analytics. Beide Autoren haben bereits mehrere Datenprojekte in der Finanz- und Automobilbranche sowie im E-Commerce umgesetzt.
Mit dem Buch möchten sie Microsoft Fabric auf spielerische und unterhaltsame Weise erklären – unterstützt durch visuelle Elemente und symbolische Eselsbrücken, die dem Leser helfen, die Themen besser zu verstehen und zu verinnerlichen.
Résumé
- 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 SchrittMit 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 BeispielprojektsAnhand 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 VisualisierungenAlle 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
