课程
使用 Microsoft Fabric 进行数据转换与分析
基础技能水平
更新时间 2025年12月
AzureOther4小时16 视频50 道练习4,100 XP2,539成就证明
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企业版试用课程描述
使用 Microsoft Fabric 转换和分析数据
释放 Microsoft Fabric 在数据转换和分析方面的强大能力。 这门实践课程将教你如何处理、探索并优化你的数据，无论你使用的是 SQL、Python 还是低代码工具。 培养清洗、筛选和合并数据的技能，同时优化性能，以实现快速高效的分析。主要学习成果
- 1. 使用 Fabric 掌握数据工程：了解如何有效地构建您的数据。 了解常见的数据模型，包括星型和Snowflake模式，以及如何为你的特定数据需求选择最佳方案。
- 2. 转化、探索和分析数据：了解数据转换和探索的关键技术，例如清洗、筛选、聚合和合并数据。 在 Fabric 环境中使用 SQL 和 Python 实践这些任务。
- 3. 优化性能：提升你的 Fabric 工作流的速度和效率。 使用 Fabric Capacity Metrics 应用和 Delta Lake 优化技术，监控并提升整个 Fabric 帐户的性能。
谁应该参加这门课程？
本课程非常适合希望掌握 Microsoft Fabric 中数据处理与优化的数据专业人士、分析师和工程师。 它适合初学者，但默认你对数据工作流程有基本了解。认证备考
助您更接近获得 Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate 认证（DP-600）。 本课程涵盖考试所需的核心主题和技能，包括数据转换、建模和性能优化。先决条件
Introduction to Microsoft Fabric1
使用 Microsoft Fabric 进行数据工程
概览 Microsoft Fabric 中数据工程的基本要素，从星型模型等关键解决方案设计要点，到支持数据探索与转换的各类 Fabric 功能。
2
为 Lakehouse 或 Warehouse 实施星型模型
深入探讨在 Microsoft Fabric 中实施星型模型时需要考虑的具体方面，包括创建事实表与维度表、管理缓慢变化维度及其他特殊维度场景，以及数据的规范化与反规范化。
4
优化性能
了解用于监控 Fabric 解决方案性能的工具，以及如何在 Fabric 基础设施和各个对象中实施性能改进，包括对 Delta Lake 表的优化。
使用 Microsoft Fabric 进行数据转换与分析
课程完成 加入超过19百万学习者，今天就开始使用 Microsoft Fabric 进行数据转换与分析！
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