Veri Alımı ve Anlamsal Modeller

Bu kursta, verileri Microsoft Fabric'e aktarmak için çeşitli yöntemler öğreneceksiniz. Verilerinizi girdikten sonra, görselleştirmelerinizi ve raporlarınızı iyileştirmek için Semantik Modeller kullanarak bu verileri nasıl yapılandıracağınızı öğreneceksiniz.

Veri Alımı için Boru Hatları ve Veri Akışlarını Yönetme

Fabric'te Pipelines ve Dataflows'u keşfetmekle başlayın. Pipeline etkinliklerini yapılandırmayı, parametreleri ve değişkenleri kullanmayı ve pipeline çalıştırmalarınızı planlamayı öğreneceksiniz. Ardından, Dataflows'u kullanarak çeşitli dönüştürme seçeneklerini keşfetmeyi ve bölümleme, aşamalı yükleme ve hızlı kopyalama ile performansı optimize etmeyi öğreneceksiniz.

Verimli Veri Erişimi için Kısayolları Kullanın

Farklı türdeki kısayolları kullanarak silme senaryolarını yönetmeyi ve güvenlik özellikleri aracılığıyla veri erişilebilirliğini artırmayı öğrenin.

Anlamsal Modeller Oluşturma ve Optimize Etme

Kursun ikinci yarısında, Fabric'te sağlam Semantik Modeller oluşturacaksınız. Önemli depolama modları hakkında bilgi edineceksiniz: İçe Aktarma, DirectQuery, Direct Lake ve Bileşik modeller. Etkili ilişkiler kuracak, yıldız ve kar tanesi şemalarını öğrenecek ve karmaşık senaryolarda optimum performans sağlamak için büyük veri kümeleriyle çalışacaksınız.

Anlamsal Modeller ve Power BI'da İleri Düzey Kavramları Öğrenin

Son olarak, semantik modelleri yönetmek ve optimize etmek için ileri düzey kavramları öğreneceksiniz. Satır Düzeyi Güvenliği (RLS) ve Nesne Düzeyi Güvenliği (OLS) uygulayacak, modelleri yenileyecek ve kapsamlı Power BI raporları geliştireceksiniz. Ardından, Power BI içinde Copilot'u keşfedecek, DAX Studio ile performansı optimize edecek ve Tabular Editor'ın En İyi Uygulama Analizcisi (BPA) ve Performans Analizcisi gibi araçlardan yararlanarak verimli ve güvenli modeller ve raporlar oluşturacaksınız.

Etkin Olmayan vs Etkin İlişkiler

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Uygulamalı etkileşimli egzersiz