Proiectarea și transformarea datelor de analiză în Microsoft Fabric

  • Cale de instruire
  • 5 Module

Dintr-o privire

Proiectează modele dimensionale și aplică transformări folosind fluxuri de date, caiete Spark și T-SQL pentru a produce date consistente, gata de analiză, în Microsoft Fabric.

Cerințe preliminare

  • Experiență în lucrul cu depozite de date precum case lacustre sau depozite
  • Familiaritate cu sintaxa interogărilor SQL
  • Înțelegerea conceptelor de modelare a datelor, cum ar fi tabelele, relațiile și cheile

Module din această cale de învățare

Alege depozitele de date în Microsoft Fabric

Evaluați opțiunile de lacuri, depozite și case de evenimente pentru a selecta depozitul de date analitice potrivit pentru scenariile de afaceri în Microsoft Fabric.

Proiectează modele dimensionale pentru analiză în Microsoft Fabric

Învață tipurile de scheme dimensionale, designul tabelelor de fapte și dimensiuni, precum și modelele dimensionale care se schimbă treptat pentru sarcinile de lucru de analiză în Microsoft Fabric.

Transformă datele folosind Dataflows Gen2 în Microsoft Fabric

Aplică transformări low-code folosind Power Query în Dataflows Gen2 pentru a pregăti date analitice pentru consumul în aval.

Transformă datele folosind notebook-uri în Microsoft Fabric

Folosește caiete Fabric pentru a transforma date cu Spark SQL și PySpark, conectându-te la case de pe lac, depozite și alte depozite de date.

Transformarea datelor folosind T-SQL în Microsoft Fabric

Folosește T-SQL în depozitele Microsoft Fabric pentru a transforma și interoga date, a crea vizualizări și proceduri stocate reutilizabile și a construi tabele dimensionale.

Start