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इस अध्याय में, हम समझेंगे कि Fabric क्या है, यह क्यों है, और इसे workloads, workspaces, और items में कैसे व्यवस्थित किया गया है। आप यह भी सीखेंगे कि workspace settings, roles, और endorsement से टीमें कैसे सहयोग करती हैं और अपने डेटा को गवर्न करती हैं।
इस अध्याय में, हम देखेंगे कि Fabric में डेटा कैसे प्रबंधित किया जाता है। आप Fabric के स्टोरेज आधार के रूप में OneLake से परिचित होंगे, बिना कॉपी किए डेटा तक पहुँचने के लिए shortcuts का उपयोग करेंगे, OneLake catalog के साथ trusted data assets खोजेंगे, और Fabric में डेटा लाने के तरीकों—जैसे pipelines, Dataflow Gen2, और Eventstreams—की तुलना करेंगे।
इस अध्याय में, हम देखेंगे कि Fabric में lakehouses और warehouses के माध्यम से बिग डेटा कैसे प्रबंधित किया जाता है। हम यह भी सीखेंगे कि उस डेटा को SQL और visual query editor से कैसे क्वेरी करें।
इस अध्याय में, हम देखेंगे कि Fabric डेटा को कैसे consume और extend किया जाता है। आप कोड-आधारित विश्लेषण के लिए notebooks का उपयोग करेंगे, सीखेंगे कि semantic models, storage modes, और Copilot रिपोर्टिंग को कैसे सपोर्ट करते हैं, और Eventstreams, Eventhouses, तथा KQL के साथ स्ट्रीमिंग डेटा को कैप्चर और क्वेरी करेंगे।
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