資料擷取與語意模型

在本課程中，您將學習多種將資料導入 Microsoft Fabric 的方法。在導入資料後，您將學習如何使用語意模型來結構化這些資料，以提升您的視覺化和報告品質。

精通資料擷取的管道與資料流程

首先，探索 Fabric 中的 Pipelines 和 Dataflows。您將學習如何設定管線活動、使用參數與變數，以及排程您的管線執行。接下來，您將學習如何使用 Dataflows 探索各種轉換選項，並透過分割、分段和快速複製來優化效能。

善用捷徑，高效存取資料

學習如何運用各種不同類型的 Shortcuts 來管理刪除情境，並透過安全性功能提升資料的可存取性。

建立並優化語意模型

在課程的後半部分，您將在 Fabric 中建立強大的語意模型。您將學習關於主要的儲存模式——Import、DirectQuery、Direct Lake 以及 Composite 模型。您將建立有效的人際關係，精通星型與雪花型綱要，並處理大型資料集，以確保在複雜情境下達到最佳效能。

精通語意模型與 Power BI 的進階概念

最後，您將學習管理與優化語意模型的進階概念。您將實作 Row-Level Security (RLS) 和 Object-Level Security (OLS)、重新整理模型，並開發完整的 Power BI 報表。接著，在 Power BI 中，您將探索 Copilot，利用 DAX Studio 優化效能，並運用 Tabular Editor 的 Best Practice Analyzer (BPA) 和 Performance Analyzer 等工具，打造高效且安全的模型與報表。

Lakehouse 或 Warehouse：瞭解限制

Microsoft Fabric 的資料擷取與語意模型

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