Design og transformér analysedata i Microsoft Fabric
Hurtigt overblik
-
Niveau
-
Færdighed
-
Produkt
-
Rolle
Design dimensionelle modeller og anvend transformationer ved hjælp af dataflows, Spark-notebooks og T-SQL for at producere konsistente, analyseklare data i Microsoft Fabric.
Forudsætninger
- Erfaring med at arbejde med datalagre som aslakehouses eller lagre
- Fortrolighed med SQL-forespørgselssyntaks
- Forståelse af datamodelleringskoncepter som tabeller, relationer og nøgler
Resultatkode
Vil du anmode om en præstationskode?
Moduler i dette læringsforløb
Evaluer lakehouse-, lager- og eventhouse-muligheder for at vælge det rette analytiske datalager til forretningsscenarier i Microsoft Fabric.
Lær dimensionsskematyper, design af fakta- og dimensionstabeller samt langsomt ændrede dimensionsmønstre for analysearbejdsbelastninger i Microsoft Fabric.
Anvend lavkode-transformationer ved hjælp af Power Query i Dataflows Gen2 for at forberede analytiske data til efterfølgende forbrug.
Brug Fabric-notebooks til at transformere data med Spark SQL og PySpark, som forbinder til lakehouses, lagre og andre datalagre.
Brug T-SQL i Microsoft Fabric-lagre til at transformere og forespørge data, skabe genanvendelige visninger og lagrede procedurer samt bygge dimensionelle tabeller.