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कोर्स विवरण
Microsoft Fabric के साथ डेटा को रूपांतरित और विश्लेषित करें
डेटा रूपांतरण और विश्लेषण के लिए Microsoft Fabric की शक्ति को अनलॉक करें। यह व्यावहारिक पाठ्यक्रम आपको सिखाता है कि अपने डेटा को कैसे संचालित, अन्वेषण, और अनुकूलित करें, चाहे आप SQL, Python, या लो-कोड टूल्स के साथ काम कर रहे हों। तेज़ और कुशल विश्लेषण के लिए प्रदर्शन को अनुकूलित करते हुए डेटा को साफ़ करने, फ़िल्टर करने और मर्ज करने के कौशल विकसित करें।मुख्य सीखने के परिणाम
- 1. Fabric के साथ डेटा इंजीनियरिंग में महारत हासिल करें:समझें कि अपने डेटा को प्रभावी ढंग से कैसे संरचित करें। सामान्य डेटा मॉडल के बारे में जानें, जिनमें स्टार और Snowflake स्कीमा शामिल हैं, और अपनी विशिष्ट डेटा आवश्यकताओं के लिए सर्वोत्तम दृष्टिकोण कैसे चुनें।
- 2. डेटा को रूपांतरित करें, अन्वेषण करें, और विश्लेषण करें:डेटा रूपांतरण और अन्वेषण की प्रमुख तकनीकों की खोज करें, जैसे डेटा को साफ़ करना, फ़िल्टर करना, समेकित करना, और मर्ज करना। Fabric परिवेश में SQL और Python का उपयोग करके इन अभ्यासों को करें।
- 3. प्रदर्शन को अनुकूलित करें:अपने Fabric वर्कफ़्लो की गति और दक्षता में सुधार करें। Fabric Capacity Metrics ऐप और Delta Lake ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों का उपयोग करके अपने Fabric खाते में प्रदर्शन की निगरानी करें और उसे बेहतर बनाएं।
यह पाठ्यक्रम किसे लेना चाहिए?
यह पाठ्यक्रम डेटा पेशेवरों, विश्लेषकों और इंजीनियरों के लिए आदर्श है, जो Microsoft Fabric में डेटा हेरफेर और अनुकूलन में महारत हासिल करना चाहते हैं। यह शुरुआती लोगों के लिए अनुकूल है, लेकिन डेटा वर्कफ़्लो की बुनियादी समझ मानता है।प्रमाणन तैयारी
Microsoft के Fabric Analytics Engineer Associate प्रमाणन (DP-600) प्राप्त करने के और करीब पहुँचें। यह पाठ्यक्रम परीक्षा के लिए आवश्यक प्रमुख विषयों और कौशलों को कवर करता है, जिसमें डेटा ट्रांसफॉर्मेशन, मॉडलिंग और प्रदर्शन अनुकूलन शामिल हैं।पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Microsoft Fabric के साथ डेटा इंजीनियरिंग
Microsoft Fabric में डेटा इंजीनियरिंग के बुनियादी तत्वों का शुरुआती अवलोकन पाइए — समाधान डिज़ाइन की प्रमुख अवधारणाओं (जैसे star schema) से लेकर Fabric में उपलब्ध वे विभिन्न फीचर जो डेटा एक्सप्लोरेशन और ट्रांसफॉर्मेशन को सपोर्ट करते हैं।
- Microsoft Fabric के साथ डेटा को ट्रांसफॉर्म और विश्लेषित करें50 XP
- अपना पहला Lakehouse बनाना100 XP
- Microsoft Fabric में डेटा इंजीनियरिंग50 XP
- Fabric Data Engineering का अन्वेषण100 XP
- डेटा स्टोरेज और ट्रांसफॉर्मेशन आइटम100 XP
- Lakehouse बनाम Warehouse100 XP
- स्टार स्कीमा का परिचय50 XP
- Star Schemas100 XP
- Snowflake स्कीमा100 XP
- डेटा मॉडलिंग परिदृश्य100 XP
- डेटा एक्सप्लोरेशन और ट्रांसफॉर्मेशन50 XP
- Data Aggregation100 XP
- डेटा मर्ज करना100 XP
2
Lakehouse या Warehouse के लिए Star Schema लागू करें
Microsoft Fabric में star schemas लागू करते समय ध्यान रखने योग्य खास पहलुओं पर विस्तार से चर्चा करें, जिनमें fact और dimension टेबल बनाना, slowly changing dimensions और अन्य विशेष dimension परिदृश्यों का प्रबंधन, तथा डेटा को नॉर्मलाइज़ और डी-नॉर्मलाइज़ करना शामिल है.
3
डेटा ट्रांसफॉर्म, एक्सप्लोर, और विश्लेषण करें
डेटा ट्रांसफॉर्मेशन और एक्सप्लोरेशन के प्रमुख क्षेत्रों पर गहराई से जाएँ: डेटा को क्लीन करना, फ़िल्टर करना, एग्रीगेट करना और मर्ज करना.
4
परफॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ करें
Fabric समाधान की परफॉर्मेंस मॉनिटर करने के लिए उपलब्ध टूल्स के बारे में जानें और Fabric इन्फ्रास्ट्रक्चर तथा व्यक्तिगत आइटम्स में परफॉर्मेंस सुधार कैसे लागू करें, जिसमें delta lake टेबल्स का ऑप्टिमाइज़ेशन भी शामिल है।
Microsoft Fabric के साथ डेटा ट्रांसफॉर्म करें और विश्लेषण करें
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