Získávání dat a sémantické modely

V tomto kurzu se naučíte několik různých metod, jak dostat data do Microsoft Fabric. Po načtení dat se pak naučíte, jak tato data strukturovat pomocí sémantických modelů, abyste zlepšili své vizualizace a reporty.

Zvládněte pipeline a datové toky pro ingestování dat

Začněte prozkoumáním Pipelines a Dataflows ve Fabric. Naučíte se konfigurovat aktivity pipeline, používat parametry a proměnné a plánovat spuštění pipeline. Poté se naučíte používat Dataflows k objevování různých možností transformace a optimalizaci výkonu pomocí dělení na oddíly, stagingu a rychlého kopírování.

Využijte zkratky pro efektivní přístup k datům

Naučte se používat různé typy zkratek k řízení scénářů mazání a zlepšení přístupnosti dat prostřednictvím bezpečnostních funkcí.

Vytvářejte a optimalizujte sémantické modely

Ve druhé polovině kurzu vytvoříte robustní sémantické modely ve Fabric. Dozvíte se o klíčových režimech ukládání dat — Import, DirectQuery, Direct Lake a Composite modelech. Budete budovat efektivní vztahy, osvojíte si hvězdicová a sněhová schémata a budete pracovat s velkými datovými sadami, abyste zajistili optimální výkon v komplexních scénářích.

Ovládněte pokročilé koncepty sémantických modelů a Power BI

Nakonec se naučíte pokročilé koncepty pro správu a optimalizaci sémantických modelů. Implementujete zabezpečení na úrovni řádků (RLS) a zabezpečení na úrovni objektů (OLS), obnovíte modely a vytvoříte komplexní sestavy Power BI. Poté v Power BI prozkoumáte Copilot, optimalizujete výkon pomocí DAX Studio a využijete nástroje jako Best Practice Analyzer (BPA) v Tabular Editoru a Performance Analyzer k vytváření efektivních a zabezpečených modelů a reportů.

Lakehouse nebo Warehouse: pochopení omezení

Příjem dat a sémantické modely v Microsoft Fabric

Interaktivní praktické cvičení