Online Microsoft Fabric Treinamento em Brasil

Microsoft Fabric é uma plataforma unificada de análise que une engenharia de dados, integração de dados, data warehousing, ciência de dados, análises em tempo real e inteligência empresarial sob um mesmo teto.

Esta formação presencial (online ou no local) é direcionada a profissionais de dados intermediários que desejam aproveitar Microsoft Fabric para construir soluções modernas de dados com ferramentas integradas de análise, governança e visualização.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os componentes do Microsoft Fabric e como eles se integram com o ecossistema Microsoft.
• Criar e gerenciar espaços de trabalho Fabric com controle de acesso apropriado.
• Construir e gerenciar Lakehouses para centralizar e analisar dados.
• Usar notebooks para análise exploratória e transformação usando Python e SQL.
• Criar e automatizar fluxos de dados usando pipelines visuais.
• Modelar e gerenciar dados usando as camadas do Data Warehouse e Modelo Semântico.
• Projetar e publicar painéis interativos com o Power BI no Fabric.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a profissionais de dados intermediários que desejam implementar uma solução Lakehouse usando Microsoft Fabric.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e componentes do Microsoft Fabric.
• Configurar e gerenciar um Lakehouse usando o Microsoft Fabric.
• Ingerir e transformar dados usando o Apache Spark.
• Utilizar tabelas do Delta Lake para versionamento e gerenciamento de dados.
• Implementar pipelines de ingestão de dados com Dataflows Gen2.
• Orquestrar pipelines de dados usando o Data Factory.