Приём данных и семантические модели в Microsoft Fabric

Загрузка данных и семантические модели

В этом курсе вы изучите несколько различных способов загрузки данных в Microsoft Fabric. После загрузки ваших данных вы затем узнаете, как структурировать эти данные с помощью семантических моделей, чтобы улучшить визуализации и отчеты.

Освойте конвейеры и потоки данных для загрузки данных

Начните с изучения Pipelines и Dataflows в Fabric. Вы научитесь настраивать действия конвейера, использовать параметры и переменные, а также планировать запуски конвейера. Затем вы научитесь использовать Dataflows, чтобы изучать различные варианты преобразования и оптимизировать производительность с помощью секционирования, промежуточного хранения и быстрого копирования.

Используйте ярлыки для эффективного доступа к данным

Научитесь использовать различные типы ярлыков для управления сценариями удаления и повышения доступности данных с помощью функций безопасности.

Создавайте и оптимизируйте семантические модели

Во второй половине курса вы создадите надежные семантические модели в Fabric. Вы узнаете о ключевых режимах хранения — Import, DirectQuery, Direct Lake и Composite models. Вы научитесь выстраивать эффективные отношения, освоите схемы «звезда» и «снежинка» и будете работать с большими наборами данных, чтобы обеспечивать оптимальную производительность в сложных сценариях.

Освойте продвинутые концепции семантических моделей и Power BI

Наконец, вы изучите продвинутые концепции управления и оптимизации семантических моделей. Вы реализуете безопасность на уровне строк (RLS) и безопасность на уровне объектов (OLS), обновите модели и создадите комплексные отчеты Power BI. Затем в Power BI вы изучите Copilot, оптимизируете производительность с помощью DAX Studio и будете использовать такие инструменты, как Best Practice Analyzer (BPA) в Tabular Editor и Performance Analyzer, чтобы создавать эффективные и безопасные модели и отчеты.