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Corso

Trasforma e analizza i dati con Microsoft Fabric

BasicLivello di competenza

Aggiornato 12/2025

Scopri come trasformare e analizzare i dati nel tuo account Microsoft Fabric.

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4 h

16 video

50 Esercizi

4,100 XP

2,422

Attestato di conseguimento

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Descrizione del corso

Questo corso si concentra su tre temi chiave di Microsoft Fabric: trasformazione dei dati, esplorazione e analisi dei dati, e ottimizzazione delle prestazioni. Attraverso lezioni ed esercizi interattivi, imparerai diverse tecniche per trasformare i dati nei lakehouse e nei warehouse di Fabric, dall’individuazione dei problemi, all’unione, aggregazione e filtraggio dei dati. Scoprirai anche strumenti e metodi per esplorare e profilare i dati nei lakehouse e nei warehouse di Fabric, e come monitorare e ottimizzare le prestazioni di questi oggetti Fabric.

Prerequisiti

Introduction to Microsoft Fabric

1

Data Engineering con Microsoft Fabric

Ottieni una panoramica introduttiva degli elementi di base del data engineering in Microsoft Fabric, dagli aspetti chiave di progettazione della soluzione come lo schema a stella alle varie funzionalità di Fabric che supportano l’esplorazione e la trasformazione dei dati.

Trasformare e analizzare i dati con Microsoft Fabric

Crea il tuo primo Lakehouse

Data engineering in Microsoft Fabric

Esplorare Data Engineering in Fabric

Elementi per l'archiviazione e la trasformazione dei dati

Lakehouse versus Warehouse

Introduzione agli schemi a stella

Schemi a stella

Schemi a fiocco di neve

Scenari di data modeling

Esplorazione e trasformazione dei dati

Aggregazione dei dati

Unione dei dati

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2

Implementa uno schema a stella per un Lakehouse o un Warehouse

Approfondisci gli aspetti da considerare quando implementi schemi a stella in Microsoft Fabric, inclusa la creazione di tabelle dei fatti e delle dimensioni, la gestione delle Slowly Changing Dimensions e di altri scenari speciali delle dimensioni, oltre alla normalizzazione e alla denormalizzazione dei dati.

Implementare gli schemi a stella

Creare tabelle di dimensione

Caratteristiche delle tabelle dei fatti

Creare tabelle di fatto

Slowly Changing Dimensions

Tipi di SCD

Implementare le modifiche SCD di tipo 2

Scenari speciali per le dimensioni

Dimensioni speciali

Implementare le dimensioni data

Dimensioni multivalore e tabelle ponte

Denormalizzazione dei dati

Denormalizzazione vs. Normalizzazione

Implementare la denormalizzazione dei dati

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3

Trasforma, esplora e analizza i dati

Approfondisci le aree chiave della trasformazione ed esplorazione dei dati: pulizia, filtraggio, aggregazione e unione dei dati.

Pulizia e filtraggio dei dati

Pulizia dei dati in pratica

Conversione dei tipi di dati

Filtrare dati con PySpark

Aggregazione dei dati

Scenari di aggregazione dei dati

Implementare l'aggregazione dei dati

Unire e Collegare i Dati

Join con SQL

Merge con PySpark

Esplora e analizza i dati

Data Profiling

Casi d’uso per endpoint XMLA e SQL

Scegliere uno strumento per query SQL

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4

Ottimizza le prestazioni

Scopri gli strumenti disponibili per monitorare le prestazioni di una soluzione Fabric e come implementare miglioramenti delle prestazioni nell’infrastruttura Fabric e nei singoli elementi, inclusa l’ottimizzazione delle tabelle Delta Lake.

Identificare i problemi di prestazioni

Installa l'app Fabric Capacity Metrics

Monitorare l'utilizzo con l'app Capacity Metrics

Monitorare l'archiviazione con l'app Capacity Metrics

Implementare miglioramenti delle prestazioni

Implementa miglioramenti delle prestazioni nei Dataflow

Ottimizzazione delle tabelle Delta Lake

Usa l'operazione OPTIMIZE

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