Implementazione di Data Lake e Lakehouse in Fabric

Le organizzazioni moderne necessitano di piattaforme dati scalabili e unificate per trasformare i dati grezzi in insight azionabili senza infrastrutture complesse e isolate. Fabric offre una piattaforma di analisi unificata e rivoluzionaria che semplifica l'implementazione del data lakehouse. Questo corso completo basato su testo ti guida attraverso il processo di configurazione, strutturazione e gestione di una moderna architettura lakehouse. In questo corso, passerai dalla comprensione dello storage cloud di base alla progettazione di robuste pipeline di dati. Attraverso spiegazioni chiare e scritte e snippet di codice pratici, padroneggerai i principi del moderno data engineering e imparerai a mantenere ambienti dati ad alte prestazioni. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di data lake, lakehouse e l'ecosistema unificato di Fabric. - Configurare workspace e ambienti lakehouse per archiviare dati strutturati e non strutturati. - Applicare l'architettura a medaglione (livelli Bronze, Silver e Gold) per organizzare e raffinare i dati. - Scrivere query PySpark e SQL all'interno di notebook per pulire e trasformare set di dati grezzi. - Implementare tabelle Delta Lake per garantire la conformità ACID e prestazioni ottimali delle query. - Connettere il tuo lakehouse a strumenti di reporting utilizzando la modalità Direct Lake per un accesso efficiente ai dati. Questo corso inizia con la terminologia essenziale, le basi architettoniche e le configurazioni di base prima di passare a tecniche pratiche di ingestione e trasformazione dei dati. Progredirai attraverso esercizi strutturati e guidati da testo, progettati per simulare scenari reali di data engineering. Questo corso è progettato per analisti di dati principianti, aspiranti data engineer e amministratori di database che desiderano modernizzare il loro stack di dati. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Fabric. Inizia a leggere oggi per costruire e gestire il tuo primo moderno data lakehouse.