Microsoft Fabric voor Data Analisten – Lakehouse, Power BI, SQL & End-to-end Data Analyse

In deze cursus maak je kennis met Microsoft Fabric als geïntegreerd platform voor moderne data-analyse. Je leert hoe je data verzamelt, opschoont, structureert en transformeert tot semantische modellen en visualisaties. Met realistische praktijkopdrachten werk je met Lakehouses, Warehouses en Data Pipelines om een complete workflow te bouwen: van ruwe data tot Power BI-dashboards. Microsoft Fabric combineert de kracht van Azure, Synapse, Power BI en data-engineering in één omgeving — ideaal voor data-analisten en BI-professionals die hun werkwijze willen moderniseren.

Wat je leert

• De architectuur en hoofdcomponenten van Microsoft Fabric.
• Data laden en transformeren met Data Pipelines en Dataflows.
• Werken met Lakehouses en Warehouses als opslag- en verwerkingslagen.
• Semantische modellen ontwerpen en optimaliseren met DAX.
• Visualiseren en delen van inzichten met Power BI binnen Fabric.

Na deze cursus kun je:

• Zelfstandig een end-to-end data-analyseproces uitvoeren in Microsoft Fabric.
• Data uit verschillende bronnen integreren, transformeren en modelleren.
• Een semantisch model bouwen en visualiseren met Power BI.
• Fabric inzetten als centrale omgeving voor data-gedreven besluitvorming.

Voor wie

• Data engineers, BI-specialisten en data-analisten die met Microsoft-technologieën werken.
• Data scientists die hun analyses willen schalen binnen een modern dataplatform.
• Professionals die hun data-architectuur willen moderniseren met Microsoft Fabric.

Voorkennis

• Basiskennis van SQL en Power BI.
• Inzicht in data-architectuur of ETL-processen is aanbevolen.
• Ervaring met Python is een pluspunt, maar niet vereist.

Inhoud (globaal programma)

Deel 1 – Introductie tot Microsoft Fabric

• Architectuur en componenten: OneLake, Lakehouse, Warehouse en Power BI.

Deel 2 – Data laden en transformeren

• Data Pipelines en Dataflows (theorie + praktijk).

Deel 3 – Werken met Lakehouses en Warehouses

• Structureren en organiseren van data voor analytics.

Deel 4 – Bouwen en optimaliseren van semantische modellen

• Relaties, DAX-measures, modelstructuur en performance.

Deel 5 – Visualisatie met Power BI & end-to-end workflow

• Van ruwe data naar dashboard en evaluatie.