Fabric lakehouse'u uçtan uca kullanmayı öğren
Fabric lakehouse ile çalışma: lakehouse yapısı ve delta tablolar, veri yükleme ve shortcut, Spark notebook dönüşümleri, SQL analytics endpoint, OPTIMIZE/V-Order/VACUUM bakımı ve Direct Lake model uygulamalı işlenir.
Lakehouse, delta tablolar, Spark, SQL endpoint ve bakım
Bu orta seviye eğitim, Microsoft Fabric lakehouse ile çalışmayı kapsar. Lakehouse yapısı (Files ve Tables), delta tablo formatı ve ACID; veri yükleme (upload, pipeline, Dataflow Gen2), shortcut ile dış veri referansı; Spark notebook ile veri okuma/yazma, DataFrame dönüşümleri, join ve pencere fonksiyonları; SQL analytics endpoint ile T-SQL sorgulama ve view; managed/external tablolar; delta tablo bakımı (OPTIMIZE, VACUUM, V-Order), partition ve time travel; lakehouse'tan semantik model oluşturma ele alınır. Katılımcılar lakehouse'u veri mühendisliği ve analitiğin merkezi olarak kullanır.
3 Gün. Her gün dört modül; lakehouse ve delta tablolardan Spark/SQL sorgulama ve bakıma ilerlenir.
Orta Seviye — Microsoft Fabric lakehouse ile delta tablolar, Spark dönüşümleri, SQL endpoint ve veri yönetimi.
Katılımcılar Fabric lakehouse'ta veri yükleyip Spark ve SQL ile işleyerek her adımı uygulamalı yürütür.
Dosya ve tabloları tek lakehouse'ta birleştirerek veri siloların önüne geçersiniz.
Aynı veriye hem Spark hem T-SQL ile erişerek esneklik kazanırsınız.
OPTIMIZE ve V-Order ile tabloları hızlı ve verimli tutarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
SELECT ve temel SQL bilgisi faydalıdır.
Temel Python/PySpark bilgisi önerilir.
Fabric çalışma alanı ve kapasite erişimi gereklidir.
Tablo ve dosya formatı kavramlarına aşinalık beklenir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Lakehouse oluşturup Files ve Tables yapısını kullanırsınız
Çeşitli yöntemlerle veriyi lakehouse'a yüklersiniz
Delta tablolarla ACID, MERGE ve time travel kullanırsınız
Shortcut ile dış veriyi kopyalamadan referanslarsınız
Notebook ile DataFrame dönüşümleri ve join yaparsınız
T-SQL ile lakehouse verisini sorgular ve view kurarsınız
OPTIMIZE, V-Order ve VACUUM ile tabloları hızlandırırsınız
Lakehouse'tan Direct Lake model ve rapor oluşturursunuz
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Oyun teorisi, karar ağaçları, Bayesçi düşünme, gerçek opsiyonlar ve Monte Carlo ile belirsizlik altında derin, nicel desteklenen stratejik kararlar verin.
Detayları Gör →
Stratio Data Fabric mimarisi, veri sanallaştırma, semantik katalog, lineage, birleşik sorgu ve yönetişimle dağıtık veriye birleşik erişimi öğrenin.
Detayları Gör →
Stratio Rocket notebook'larında PySpark DataFrame API, veri hatları, performans ayarı ve Intelligence/MLlib ile özellik mühendisliği ve ML geliştirin.
Detayları Gör →
Kafka, Spark Structured Streaming ve Flink ile olay akışları, pencereleme, watermark, durum yönetimi ve exactly-once ile gerçek zamanlı analitik kurun.
Detayları Gör →
CSS ile tipografi, renk, Flexbox/Grid yerleşim, tablo ve kart biçimlendirme, koşullu veri stili ve responsive erişilebilir tasarımı öğrenin.
Detayları Gör →