Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Pozyskiwanie danych i modele semantyczne
W tym kursie nauczysz się kilku różnych metod importowania danych do Microsoft Fabric. Po zaimportowaniu danych nauczysz się następnie, jak strukturyzować te dane za pomocą modeli semantycznych, aby ulepszyć swoje wizualizacje i raporty.Opanuj pipeline’y i dataflow do pozyskiwania danych
Zacznij od poznania Pipelines i Dataflows w Fabric. Nauczysz się konfigurować działania potoku, używać parametrów i zmiennych oraz planować uruchomienia potoku. Następnie nauczysz się korzystać z Dataflows, aby odkrywać różne opcje transformacji i optymalizować wydajność dzięki partycjonowaniu, stagingowi i szybkiemu kopiowaniu.Wykorzystaj skróty do efektywnego dostępu do danych
Dowiedz się, jak korzystać z różnych typów skrótów, aby zarządzać scenariuszami usuwania i zwiększać dostępność danych dzięki funkcjom bezpieczeństwa.Twórz i optymalizuj modele semantyczne
W drugiej połowie kursu stworzysz solidne modele semantyczne w Fabric. Dowiesz się o kluczowych trybach przechowywania danych — Import, DirectQuery, Direct Lake i modelach Composite. Zbudujesz skuteczne relacje, opanujesz schematy gwiazdy i płatka śniegu oraz będziesz pracować z dużymi zbiorami danych, aby zapewnić optymalną wydajność w złożonych scenariuszach.Opanuj zaawansowane koncepcje modeli semantycznych i Power BI
Wreszcie nauczysz się zaawansowanych koncepcji zarządzania i optymalizacji modeli semantycznych. Zaimplementujesz zabezpieczenia na poziomie wierszy (RLS) i zabezpieczenia na poziomie obiektów (OLS), odświeżysz modele oraz stworzysz kompleksowe raporty Power BI. Następnie, w Power BI, poznasz Copilot, zoptymalizujesz wydajność za pomocą DAX Studio oraz wykorzystasz narzędzia takie jak Best Practice Analyzer (BPA) w Tabular Editor i Performance Analyzer, aby tworzyć wydajne i bezpieczne modele oraz raporty.Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Potoki Data Factory i skróty w Microsoft Fabric
W tym rozdziale zapoznasz się z potokami danych, rozwiązaniami do przechowywania danych oraz skrótami w Microsoft Fabric. Nauczysz się konfigurować, automatyzować i zarządzać pozyskiwaniem danych w sposób płynny i efektywny.
- Pozyskiwanie danych i modele semantyczne50 XP
- Ładowanie danych do Fabric za pomocą potoków100 XP
- Wprowadzenie do potoków danych w Fabric50 XP
- Eksplorowanie aktywności w Data Pipeline100 XP
- Potoki z parametrami i zmiennymi100 XP
- Implementacja zaplanowanego uruchomienia potoku100 XP
- Rozwiązania do przechowywania danych i tworzenie obiektów SQL50 XP
- Wprowadzanie danych do tabel i plików Lakehouse100 XP
- Rejestrowanie szczegółów wykonania za pomocą procedur składowanych100 XP
- Tworzenie widoku do monitorowania dzienników potoku100 XP
- Skróty w OneLake50 XP
- Rozpoznawanie ścieżki skrótu i ścieżki docelowej100 XP
- Uprawnienia skrótów w OneLake50 XP
- Śledzenie aktualizacji w skrótach100 XP
2
Dataflows Gen2 – wdrożenie i optymalizacja
Ten rozdział to kompleksowe wprowadzenie do Dataflows Gen2. Omówiono w nim kluczowe zagadnienia: transformację i pozyskiwanie danych, harmonogramowanie, optymalizację wydajności oraz dobór właściwych rozwiązań do przechowywania danych z myślą o efektywnym zarządzaniu i przetwarzaniu.
3
Tworzenie modeli semantycznych w Power BI
W rozdziale 3 zajmiemy się tworzeniem i optymalizacją modeli semantycznych, w tym złożonymi relacjami, takimi jak wiele-do-wielu i połączenia cykliczne. Poznasz podstawy tworzenia raportów, fundamenty języka DAX oraz sposób korzystania z miar i kolumn obliczeniowych. Omówimy też zaawansowane techniki poprawiające wydajność danych i możliwości analityczne w Power BI.
4
Zaawansowane zagadnienia dotyczące modeli semantycznych
Ten rozdział poświęcony jest zaawansowanym zagadnieniom modeli semantycznych, takim jak zabezpieczenia na poziomie wiersza (Row-Level Security) i na poziomie obiektów (Object-Level Security). Poznasz również różne narzędzia, które pomogą ci efektywniej korzystać z modeli semantycznych w Power BI.
Pozyskiwanie danych i modele semantyczne w Microsoft Fabric
Kurs
ukończony
