Этот курс включает методы и практики внедрения и управления решениями для аналитики данных масштаба предприятия с помощью Microsoft Fabric. Слушатели будут опираться на имеющийся аналитический опыт и научатся использовать компоненты Microsoft Fabric, в частности озера данных, хранилища данных, блокноты, потоки данных, конвейеры данных и семантические модели для создания и развертывания аналитических ресурсов. Этот курс лучше всего подходит для тех, кто имеет сертификат PL -300 или подобный опыт в использовании Power BI для преобразования данных, моделирования, визуализации и совместного использования. Кроме того, слушатели должны иметь опыт создания и развертывания решений аналитики данных на уровне предприятия.
В этом курсе будет рассмотрено:
- Сквозную аналитику с помощью Microsoft Fabric
- Администрирование Microsoft Fabric
- Передачу данных с помощью Dataflows Gen 2 в Microsoft Fabric
- Загрузку данных с помощью блокнотов Spark и Microsoft Fabric
- Использование конвейеров Data Factory в Microsoft Fabric
- Начальную роботу с lakehouses в Microsoft Fabric
- Организация озера данных Fabric с помощью архитектурного шаблона "медальон"
- Использование Apache Spark в Microsoft Fabric
- Работу с таблицами Delta Lake в Microsoft Fabric
- Работу с хранилищами данных в Microsoft Fabric
- Загрузку данных в Microsoft Fabric
- Отправку запроса в хранилище данных в Microsoft Fabric
- Отслеживание хранилища данных Microsoft Fabric
- Масштабируемость в Power BI
- Создание связей модели Power BI
- Использование инструментов для оптимизации производительности Power BI
- Обеспечение безопасности модели Power BI
Аудитория
Основной аудиторией этого курса являются специалисты обработки данных, которые имеют опыт в моделировании, поиске и аналитике данных. DP-600 разработан для профессионалов, желающих использовать Microsoft Fabric для создания и развертывания решений аналитики данных в масштабе предприятия.
Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
Базовые концепции данных и то, как они реализуются с помощью служб данных Microsoft. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с DP -900 Azure Data Fundamentals.
Иметь опыт проектирования и создания масштабируемых моделей данных, очистки и преобразования данных, а также использования расширенных аналитических возможностей, обеспечивающих существенную ценность для бизнеса с помощью Microsoft Power BI. Для получения дополнительной информации смотрите PL -300 Power BI Data Analyst
1. Начало работы с Microsoft Fabric
- Введение в сквозную аналитику с помощью Microsoft Fabric
- Начало работы с озерами данных в Microsoft Fabric
- Использование Apache Spark в Microsoft Fabric
- Работа с таблицами Delta Lake в Microsoft Fabric
- Использование конвейеров Data Factory в Microsoft Fabric
- Передача данных с помощью Dataflows Gen2 в Microsoft Fabric
- Начало работы с хранилищами данных в Microsoft Fabric
- Начало работы с Real-Time Intelligence в Microsoft Fabric
- Начало работы с наукой о данных в Microsoft Fabric
- Начало работы с Data Activator в Microsoft Fabric
- Администрирование Microsoft Fabric
2. Внедрение Lakehouse с помощью Microsoft Fabric
- Введение в сквозную аналитику с помощью Microsoft Fabric
- Начало работы с lakehouses в Microsoft Fabric
- Использование Apache Spark в Microsoft Fabric
- Работа с таблицами Delta Lake в Microsoft Fabric
- Передача данных с помощью Dataflows Gen2 в Microsoft Fabric
- Использование конвейеров Data Factory в Microsoft Fabric
- Организация озера данных Fabric с помощью архитектурного шаблона "медальон"
3. Передача данных с помощью Microsoft Fabric
- Передача данных с помощью Dataflows Gen2 в Microsoft Fabric
- Загрузка данных с помощью блокнотов Spark и Microsoft Fabric
- Использование конвейеров Data Factory в Microsoft Fabric
4. Внедрение хранилища данных с помощью Microsoft Fabric
- Начало работы с хранилищами данных в Microsoft Fabric
- Загрузка данных в хранилище данных Microsoft Fabric
- Запрос в хранилище данных в Microsoft Fabric
- Отслеживание хранилища данных Microsoft Fabric
- Защита хранилища данных Microsoft Fabric
5. Работа с семантическими моделями в Microsoft FabricQuery, базе данных Azure Cosmos для NoSQL
- Масштабируемость В Power Bi
- Создание связей модели Power BI
- Использование инструментов для оптимизации производительности Power BI
- Обеспечение безопасности модели Power BI