Data Engineering mit Copilot in Fabric: Ein praktischer Leitfaden

Modernes Data Engineering bewegt sich schnell, und das Schreiben komplexer Datentransformationspipelines von Grund auf kann zeitaufwändig sein. Dieser Kurs stellt Ihnen Copilot in Fabric vor, einen KI-gestützten Assistenten, der Ihre Datenworkflows optimieren und Ihre Produktivität steigern soll. Sie werden von manueller Kodierung zu intelligentem, KI-unterstütztem Data Engineering übergehen. Durch klare Erklärungen und schriftliche Übungen lernen Sie, wie Sie effektive Eingabeaufforderungen schreiben, die sauberen PySpark-Code generieren, Fehler debuggen und Datenpipelines in Ihrer Lakehouse-Umgebung optimieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von Fabric und wie Copilot in Data Engineering-Workloads integriert wird - Formulieren Sie präzise Eingabeaufforderungen, um PySpark-Code automatisch zu generieren, zu erklären und zu dokumentieren - Reinigen und transformieren Sie Rohdatensätze mit KI-geführten Notizbuchoperationen - Debuggen von Codefehlern und Optimieren der Pipeline-Leistung mit intelligenten Vorschlägen - Wenden Sie moderne Datentechnikpraktiken an, einschließlich grundlegender Datenprofile und Schemavalidierung Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten des cloudbasierten Data Engineering und der Rolle der generativen KI in der Analyse. Anschließend gehen Sie Schritt für Schritt durch schriftliche Szenarien und lernen, wie Sie Copilot für die Vorbereitung, Transformation und Optimierung von Daten aus der Praxis nutzen können. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Datenbankadministratoren und Datenanalysten, die KI-Unterstützung in ihren Workflow integrieren möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in generativer KI oder Advanced Data Engineering erforderlich, ein grundlegendes Verständnis von Datenkonzepten ist jedoch hilfreich. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihren Data Engineering-Workflow mit der Kraft intelligenter KI-Unterstützung zu transformieren.