コース
Microsoft Fabricでデータを変換して分析する
基礎スキルレベル
更新日 2025/12
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Microsoft Fabricでデータを変換・分析する
Microsoft Fabricの力を活用して、データの変換と分析を実現しましょう。 この実践的なコースでは、SQL、Python、またはローコードツールを使って、データを操作し、探索し、最適化する方法を学べます。 データをクレンジング、フィルタリング、結合するスキルを身につけ、迅速で効率的な分析のためにパフォーマンスを最適化します。主な学習成果
- 1. Fabricでデータエンジニアリングをマスターする:データを効果的に構造化する方法を理解しましょう。 一般的なデータモデルについて学びます。これにはスター・スノーフレークスキーマが含まれ、特定のデータニーズに最適なアプローチを選択する方法も学べます。
- 2. データを変換、探索、分析する：データの変換と探索における重要な手法、たとえばデータのクレンジング、フィルタリング、集計、結合を学びましょう。 Fabric 環境で SQL と Python を使ってこれらのタスクを練習します。
- 3. パフォーマンスの最適化:Fabric ワークフローの速度と効率を向上させましょう。 Fabric Capacity Metrics アプリや Delta Lake の最適化手法を活用して、Fabric アカウント全体のパフォーマンスを監視し、向上させましょう。
このコースは誰が受講すべきですか？
このコースは、Microsoft Fabricでのデータ操作と最適化を習得したいデータ専門家、アナリスト、エンジニアに最適です。 初心者向けですが、データワークフローの基本的な理解があることを前提としています。認定試験対策
Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate認定資格（DP-600）の取得に近づきましょう。 このコースでは、データ変換、モデリング、パフォーマンス最適化など、試験に必要な重要なトピックとスキルを学びます。前提条件
Introduction to Microsoft Fabric1
Microsoft Fabricによるデータエンジニアリング
Microsoft Fabricにおけるデータエンジニアリングの基本要素について、入門的な概要を学びます。スター・スキーマといった主要なソリューション設計項目から、データ探索や変換を支援するFabricの各種機能まで幅広くカバーします。
2
レイクハウスまたはウェアハウス向けのスター・スキーマを実装する
Microsoft Fabricでスター・スキーマを実装する際に考慮すべき具体的なポイントを掘り下げます。ファクトテーブルとディメンションテーブルの作成、ゆっくり変化するディメンション（SCD）やその他の特殊なディメンションのシナリオの管理、そしてデータの正規化・非正規化を扱います。
3
データの変換・探索・分析
データ変換と探索の主要分野を掘り下げます。データのクレンジング、フィルタリング、集約、結合について学びます。
4
パフォーマンスの最適化
Fabricソリューションのパフォーマンスを監視するためのツールと、Fabricの基盤および個別アイテムでパフォーマンス改善を実装する方法について学びます。Delta Lakeテーブルの最適化も含まれます。
Microsoft Fabricでデータを変換して分析する
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