Ingestia datelor și modelele semantice

În acest curs, vei învăța mai multe metode diferite de a aduce date în Microsoft Fabric. După ce îți încarci datele, vei învăța apoi cum să structurezi aceste date folosind modele semantice pentru a îmbunătăți vizualizările și rapoartele.

Stăpânește pipeline-urile și fluxurile de date pentru ingestia datelor

Începe prin a explora Pipelines și Dataflows în Fabric. Vei învăța să configurezi activitățile din pipeline, să folosești parametri și variabile și să programezi rulările pipeline-ului tău. Apoi, vei învăța să folosești Dataflows pentru a descoperi diverse opțiuni de transformare și pentru a optimiza performanța cu partiționare, staging și fast copy.

Folosește scurtături pentru acces eficient la date

Învață să folosești diferite tipuri de Shortcuts pentru a gestiona scenariile de ștergere și a îmbunătăți accesibilitatea datelor prin funcții de securitate.

Construiește și optimizează modele semantice

În a doua jumătate a cursului, vei crea modele semantice robuste în Fabric. Veți învăța despre modurile cheie de stocare — Import, DirectQuery, Direct Lake și modele compozite. Vei construi relații eficiente, vei stăpâni schemele star și snowflake și vei lucra cu seturi mari de date pentru a asigura performanță optimă în scenarii complexe.

Stăpânește conceptele avansate în modelele semantice și Power BI

În cele din urmă, vei învăța concepte avansate pentru gestionarea și optimizarea modelelor semantice. Vei implementa securitatea la nivel de rând (RLS) și securitatea la nivel de obiect (OLS), vei reîmprospăta modelele și vei dezvolta rapoarte Power BI complete. Apoi, în Power BI, vei explora Copilot, vei optimiza performanța cu DAX Studio și vei folosi instrumente precum Best Practice Analyzer (BPA) din Tabular Editor și Performance Analyzer pentru a crea modele și rapoarte eficiente și sigure.

Lakehouse sau Warehouse: Înțelegerea limitărilor

Ingestia datelor și Modele Semantice cu Microsoft Fabric

Exercițiu interactiv practic