Progettare e trasformare i dati di analisi in Microsoft Fabric

  • Percorso di apprendimento
  • 5 Moduli

Riepilogo

Progettare modelli dimensionali e applicare trasformazioni usando flussi di dati, notebook Spark e T-SQL per produrre dati coerenti e pronti per l'analisi in Microsoft Fabric.

Prerequisiti

  • Esperienza nell'uso di archivi dati, ad esempio lakehouse o warehouse
  • Familiarità con la sintassi delle query SQL
  • Informazioni sui concetti di modellazione dei dati, ad esempio tabelle, relazioni e chiavi

Moduli in questo percorso di apprendimento

Scegliere gli archivi dati in Microsoft Fabric

Valutare le opzioni lakehouse, warehouse e eventhouse per selezionare l'archivio dati analitici appropriato per gli scenari aziendali in Microsoft Fabric.

Progettare modelli dimensionali per l'analisi in Microsoft Fabric

Acquisisci conoscenze sui tipi di schema dimensionale, sulla progettazione delle tabelle di fatti e dimensioni, e sui modelli di dimensioni che cambiano lentamente per i carichi di lavoro analitici su Microsoft Fabric.

Trasformare i dati usando Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric

Applicare trasformazioni a basso codice usando Power Query in Flussi di dati Gen2 per preparare i dati analitici per l'utilizzo downstream.

Trasformare i dati usando i notebook in Microsoft Fabric

Usare i notebook Fabric per trasformare i dati con Spark SQL e PySpark, connettendosi a lakehouse, warehouse e altri archivi dati.

Trasformare i dati usando T-SQL in Microsoft Fabric

Usare T-SQL nei magazzini di Microsoft Fabric per trasformare ed eseguire query sui dati, creare viste riutilizzabili e procedure memorizzate, e creare tabelle dimensionali.

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