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コース

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

初級4 時間

Microsoft Fabricにデータを取り込み、Pipelines、Dataflows、Shortcuts、Semantic Models、セキュリティ、モデル更新を学習します。

Python4 時間15 本の動画55 個の演習4,050 XP4,043修了証明書

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コース説明

データ取り込みとセマンティック モデル

このコースでは、Microsoft Fabric にデータを取り込むためのさまざまな方法を学びます。 データを取り込んだ後は、セマンティック モデルを使ってこのデータを構造化し、ビジュアライゼーションやレポートをより効果的にする方法を学びます。

データ取り込みのためのパイプラインとデータフローをマスターする

Fabric のパイプラインとデータフローをまずは見ていきましょう。 パイプラインのアクティビティを構成し、パラメーターと変数を使用し、パイプラインの実行をスケジュールする方法を学びます。 次に、Dataflowsを使ってさまざまな変換オプションを見つけ、パーティショニング、ステージング、Fast Copyでパフォーマンスを最適化する方法を学びます。

効率的なデータアクセスのためのショートカットを活用する

削除シナリオを管理し、セキュリティ機能を通じてデータのアクセス性を高めるために、さまざまな種類のショートカットの使い方を学びます。

セマンティックモデルを構築・最適化する

コースの後半では、Fabricで堅牢なセマンティック モデルを作成します。 インポート、DirectQuery、Direct Lake、コンポジット モデルという主要なストレージ モードについて学びます。 効果的なリレーションシップを構築し、スター・スノーフレークスキーマを習得し、大規模データセットを扱って、複雑なシナリオでも最適なパフォーマンスを実現します。

セマンティック モデルと Power BI の高度な概念を習得する

最後に、セマンティックモデルを管理し最適化するための高度な概念を学びます。 Row-Level Security (RLS) と Object-Level Security (OLS) を実装し、モデルを更新し、包括的な Power BI レポートを作成します。 その後、Power BI内でCopilotを活用し、DAX Studioでパフォーマンスを最適化し、Tabular EditorのBest Practice Analyzer(BPA)やPerformance Analyzerなどのツールを使って、効率的で安全なモデルとレポートを作成します。

前提条件

カリキュラム

コース概要

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

コース修了

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