Microsoft Fabric에서 데이터 엔지니어링의 기본 요소를 소개합니다. 스타 스키마와 같은 핵심 설계 항목부터 데이터 탐색과 변환을 지원하는 Fabric의 다양한 기능까지 폭넓게 살펴봅니다. 

Microsoft Fabric로 데이터 변환과 분석

첫 번째 Lakehouse 만들기

Microsoft Fabric에서의 데이터 엔지니어링

Fabric 데이터 엔지니어링 탐색

옵션

Lakehouse

Warehouse

Data Pipeline

데이터 저장 및 변환 항목

Lakehouse와 Warehouse 비교

스타 스키마 소개

스타 스키마

스노우플레이크 스키마(Snowflake Schemas)

스노우플레이크 스키마

데이터 모델링 시나리오

데이터 탐색과 변환

데이터 집계

데이터 병합

Microsoft Fabric으로 데이터 엔지니어링 시작하기

Microsoft Fabric에서 스타 스키마를 구현할 때 고려해야 할 구체적인 요소를 자세히 알아봅니다. 팩트/차원 테이블 생성, 점진적으로 변하는 차원 관리 및 기타 특수 차원 시나리오, 데이터 정규화와 비정규화를 다룹니다.


스타 스키마 구현

차원 테이블 만들기

팩트 테이블의 특징

팩트 테이블 만들기

점진적 변화 차원(Slowly Changing Dimensions)

SCD 유형

SCD 유형 2 변경 사항 구현

특수 차원 시나리오

특수 차원

날짜 차원 구현하기

다값 차원과 브리지 테이블

데이터 비정규화

비정규화 vs. 정규화

데이터 비정규화 구현

Lakehouse 또는 Warehouse용 스타 스키마 구현

데이터 변환과 탐색의 핵심 영역을 심층적으로 학습합니다. 데이터 정제, 필터링, 집계, 병합을 중심으로 살펴봅니다.


데이터 정제와 필터링

데이터 정제 실습

데이터형 변환

PySpark로 데이터 필터링

데이터 집계 시나리오

데이터 집계 구현하기

데이터 병합과 조인

SQL을 사용한 조인

PySpark로 병합하기

데이터 탐색 및 분석

데이터 프로파일링

XMLA 및 SQL 엔드포인트의 사용 사례

SQL 쿼리 도구 선택하기

데이터 변환, 탐색 및 분석

Fabric 솔루션의 성능을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 도구와, Fabric 인프라 및 개별 항목에서 성능 개선을 구현하는 방법을 배웁니다. 여기에는 Delta Lake 테이블 최적화도 포함됩니다.

성능 문제 식별하기

Fabric Capacity Metrics 앱 설치

Capacity Metrics 앱으로 사용량 모니터링하기

Capacity Metrics 앱으로 스토리지 모니터링하기

성능 개선 구현

Dataflows에서 성능 개선 사항 구현

Delta Lake 테이블 최적화

OPTIMIZE 작업 사용하기

축하합니다!

성능 최적화

이 강의는 Microsoft Fabric의 세 가지 핵심 주제인 데이터 변환, 데이터 탐색 및 분석, 성능 최적화에 초점을 맞춥니다. 레슨과 대화형 연습 문제를 통해 Fabric lakehouse와 warehouse에서 데이터를 변환하는 다양한 기법을 배웁니다. 여기에는 데이터의 문제 식별부터 데이터 병합, 집계, 필터링까지 포함됩니다. 또한 Fabric lakehouse와 warehouse에서 데이터를 탐색하고 프로파일링하는 도구와 방법, 그리고 이러한 Fabric 개체의 성능을 모니터링하고 최적화하는 방법도 학습합니다.

<h2>Microsoft Fabric으로 데이터 변환 및 분석하기</h2> 데이터 변환과 분석을 위해 Microsoft Fabric의 강력한 기능을 활용해 보세요. 이 실습 중심 강의에서는 SQL, Python 또는 로우코드 도구를 사용하든, 데이터를 조작하고 탐색하며 최적화하는 방법을 배울 수 있습니다. 데이터를 정제, 필터링, 병합하는 기술을 익히고, 빠르고 효율적인 분석을 위해 성능을 최적화하세요.<br><br><h2>주요 학습 성과</h2><ol><li><b>1. Fabric로 데이터 엔지니어링 마스터하기:</b>데이터를 효과적으로 구조화하는 방법을 이해하세요. 별 및 Snowflake 스키마를 포함한 일반적인 데이터 모델에 대해 알아보고, 특정 데이터 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 선택하는 방법을 배워보세요.</li><li><b>2. 데이터를 변환하고, 탐색하고, 분석하세요:</b>데이터 변환과 탐색을 위한 핵심 기법을 알아보세요. 예를 들어 데이터 정제, 필터링, 집계, 병합이 있습니다. Fabric 환경에서 SQL과 Python을 사용하여 이 실습 문제를 풀어보세요.</li><li><b>3. 성능 최적화:</b>Fabric 워크플로의 속도와 효율성을 향상시키세요. Fabric Capacity Metrics 앱과 Delta Lake 최적화 기법을 사용하여 Fabric 계정 전반의 성능을 모니터링하고 향상시키세요.</li></ol><br><br><h2>이 강의를 들어야 하는 사람은 누구인가요?</h2>이 강의는 Microsoft Fabric에서 데이터 조작과 최적화를 마스터하고자 하는 데이터 전문가, 분석가, 엔지니어에게 이상적입니다. 초보자도 쉽게 따라갈 수 있지만, 데이터 워크플로에 대한 기본적인 이해는 필요합니다.<br><br><h2>자격증 준비</h2>Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate 자격증(DP-600) 취득에 한 걸음 더 다가가세요. 이 강의는 데이터 변환, 모델링, 성능 최적화를 포함하여 시험에 필요한 핵심 주제와 기술을 다룹니다.

Introduction to Microsoft Fabric

Microsoft Fabric 계정에서 데이터를 변환하고 분석하는 방법을 배우세요.

Microsoft Fabric로 데이터 변환 및 분석

Microsoft Fabric 계정에서 데이터를 변환하고 분석하는 방법을 학습하세요

Solution Architect - Data & AI

차원 모델링 기본

이벤트 데이터를 테이블에 저장하기

정규화

팩트 테이블 + 차원 테이블

스타 스키마 vs 스노우플레이크 스키마

연습해 봅시다!

Microsoft Fabric으로 데이터 엔지니어링 시작하기 - 스타 스키마 소개

스타 스키마 소개

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