After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
Microsoft Fabric으로 데이터 변환 및 분석하기
데이터 변환과 분석을 위해 Microsoft Fabric의 강력한 기능을 활용해 보세요. 이 실습 중심 강의에서는 SQL, Python 또는 로우코드 도구를 사용하든, 데이터를 조작하고 탐색하며 최적화하는 방법을 배울 수 있습니다. 데이터를 정제, 필터링, 병합하는 기술을 익히고, 빠르고 효율적인 분석을 위해 성능을 최적화하세요.주요 학습 성과
- 1. Fabric로 데이터 엔지니어링 마스터하기:데이터를 효과적으로 구조화하는 방법을 이해하세요. 별 및 Snowflake 스키마를 포함한 일반적인 데이터 모델에 대해 알아보고, 특정 데이터 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 선택하는 방법을 배워보세요.
- 2. 데이터를 변환하고, 탐색하고, 분석하세요:데이터 변환과 탐색을 위한 핵심 기법을 알아보세요. 예를 들어 데이터 정제, 필터링, 집계, 병합이 있습니다. Fabric 환경에서 SQL과 Python을 사용하여 이 실습 문제를 풀어보세요.
- 3. 성능 최적화:Fabric 워크플로의 속도와 효율성을 향상시키세요. Fabric Capacity Metrics 앱과 Delta Lake 최적화 기법을 사용하여 Fabric 계정 전반의 성능을 모니터링하고 향상시키세요.
이 강의를 들어야 하는 사람은 누구인가요?
이 강의는 Microsoft Fabric에서 데이터 조작과 최적화를 마스터하고자 하는 데이터 전문가, 분석가, 엔지니어에게 이상적입니다. 초보자도 쉽게 따라갈 수 있지만, 데이터 워크플로에 대한 기본적인 이해는 필요합니다.자격증 준비
Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate 자격증(DP-600) 취득에 한 걸음 더 다가가세요. 이 강의는 데이터 변환, 모델링, 성능 최적화를 포함하여 시험에 필요한 핵심 주제와 기술을 다룹니다.사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
Microsoft Fabric으로 데이터 엔지니어링 시작하기
Microsoft Fabric에서 데이터 엔지니어링의 기본 요소를 소개합니다. 스타 스키마와 같은 핵심 설계 항목부터 데이터 탐색과 변환을 지원하는 Fabric의 다양한 기능까지 폭넓게 살펴봅니다.
2
Lakehouse 또는 Warehouse용 스타 스키마 구현
Microsoft Fabric에서 스타 스키마를 구현할 때 고려해야 할 구체적인 요소를 자세히 알아봅니다. 팩트/차원 테이블 생성, 점진적으로 변하는 차원 관리 및 기타 특수 차원 시나리오, 데이터 정규화와 비정규화를 다룹니다.
3
데이터 변환, 탐색 및 분석
데이터 변환과 탐색의 핵심 영역을 심층적으로 학습합니다. 데이터 정제, 필터링, 집계, 병합을 중심으로 살펴봅니다.
4
성능 최적화
Fabric 솔루션의 성능을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 도구와, Fabric 인프라 및 개별 항목에서 성능 개선을 구현하는 방법을 배웁니다. 여기에는 Delta Lake 테이블 최적화도 포함됩니다.
Microsoft Fabric로 데이터 변환 및 분석
코스
완료
