Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
การนำเข้าข้อมูลและโมเดลเชิงความหมาย
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการหลากหลายแบบในการนำข้อมูลเข้าสู่ Microsoft Fabric หลังจากนำเข้าข้อมูลของคุณแล้ว คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดโครงสร้างข้อมูลนี้โดยใช้ Semantic Models เพื่อปรับปรุงการแสดงผลข้อมูลและรายงานของคุณเชี่ยวชาญ Pipelines และ Dataflows สำหรับการนำเข้าข้อมูล
เริ่มต้นด้วยการสำรวจ Pipelines และ Dataflows ใน Fabric คุณจะได้เรียนรู้การกำหนดค่า pipeline activities การใช้ parameters และ variables และการตั้งเวลาการรัน pipeline ของคุณ จากนั้น คุณจะได้เรียนรู้การใช้ Dataflows เพื่อค้นพบตัวเลือกการแปลงข้อมูลต่างๆ และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานด้วยการแบ่งพาร์ติชัน การสเตจ และ fast copyใช้ทางลัดเพื่อเข้าถึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
เรียนรู้การใช้ Shortcuts ประเภทต่างๆ เพื่อจัดการสถานการณ์การลบและเพิ่มการเข้าถึงข้อมูลผ่านฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลเชิงความหมาย
ในช่วงครึ่งหลังของหลักสูตร คุณจะสร้าง Semantic Models ที่แข็งแกร่งใน Fabric คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับโหมดการจัดเก็บข้อมูลหลัก ได้แก่ Import, DirectQuery, Direct Lake และ Composite models คุณจะได้สร้างความสัมพันธ์ที่มีประสิทธิภาพ เชี่ยวชาญสคีมาดาวและสคีมาหิมะ และทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพสูงสุดในสถานการณ์ที่ซับซ้อนเชี่ยวชาญแนวคิดขั้นสูงใน Semantic Models และ Power BI
สุดท้าย คุณจะได้เรียนรู้แนวคิดขั้นสูงสำหรับการจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพ semantic models คุณจะได้เรียนรู้การนำ Row-Level Security (RLS) และ Object-Level Security (OLS) ไปใช้งาน รีเฟรชโมเดล และพัฒนา Power BI reports ที่ครอบคลุม จากนั้น ภายใน Power BI คุณจะได้สำรวจ Copilot ปรับแต่งประสิทธิภาพด้วย DAX Studio และใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น Best Practice Analyzer (BPA) ของ Tabular Editor และ Performance Analyzer เพื่อสร้างโมเดลและรายงานที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัยข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
ทำความเข้าใจ Data Factory Pipeline และ Shortcut
ในบทนี้ คุณจะได้สำรวจ Data Pipeline, โซลูชันการจัดเก็บข้อมูล และ Shortcut ใน Microsoft Fabric พร้อมเรียนรู้วิธีกำหนดค่า ทำให้เป็นอัตโนมัติ และจัดการการนำเข้าข้อมูลได้อย่างราบรื่น
- การนำเข้าข้อมูลและ Semantic Models50 XP
- การนำข้อมูลเข้าสู่ Fabric ด้วย Pipelines100 XP
- Data Pipeline ใน Fabric เบื้องต้น50 XP
- สำรวจ Activity ใน Data Pipeline100 XP
- ไปป์ไลน์ที่ใช้ Parameters และ Variables100 XP
- การกำหนด Scheduled Pipeline Run100 XP
- โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลและการสร้างออบเจกต์ SQL50 XP
- การนำเข้าข้อมูลสู่ Lakehouse Tables และ Files100 XP
- การบันทึกรายละเอียดการรันด้วย Stored Procedures100 XP
- การสร้าง View เพื่อตรวจสอบ Pipeline Logs100 XP
- Shortcuts ใน OneLake50 XP
- การระบุ Shortcut Path และ Target Path100 XP
- ทำความเข้าใจสิทธิ์ของ Shortcut ใน OneLake50 XP
- การติดตามการอัปเดตใน Shortcuts100 XP
2
Dataflows Gen2 — การใช้งานและการเพิ่มประสิทธิภาพ
บทนี้แนะนำ Dataflows Gen 2 อย่างครอบคลุม ครอบคลุมแนวคิดสำคัญ เช่น การแปลงข้อมูล การนำเข้าข้อมูล การกำหนดตารางเวลา การเพิ่มประสิทธิภาพ และการเลือกโซลูชันการจัดเก็บที่เหมาะสมสำหรับการจัดการและประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิผล
3
การสร้าง Semantic Model ใน Power BI
ในบทที่ 3 คุณจะได้เจาะลึกการสร้างและปรับแต่ง Semantic Model รวมถึงความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน เช่น แบบกลุ่มต่อกลุ่มและแบบวงกลม นอกจากนี้ยังได้เรียนรู้พื้นฐานการสร้างรายงาน DAX เบื้องต้น การใช้ Measure และคอลัมน์จากการคำนวณ รวมถึงเทคนิคขั้นสูงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลและการวิเคราะห์ใน Power BI
4
แนวคิดขั้นสูงสำหรับ Semantic Model
บทนี้ครอบคลุมหัวข้อขั้นสูงของ Semantic Model เช่น Row-Level Security และ Object-Level Security รวมถึงเครื่องมือต่างๆ ที่ช่วยให้ใช้งาน Semantic Model ใน Power BI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การนำเข้าข้อมูลและ Semantic Model ด้วย Microsoft Fabric
เรียนจบแล้ว
