微软Fabric
Power BI、数据工厂、数据工程、数据科学和数据仓库数据分析的未来
讲师：Randy Minder
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你将学到什么
- OneLake平台
- 织物湖屋
- 结构数据仓库
- 数据流 Gen2
- Power BI 和 Direct Lake
- 数据工厂（数据管道）
- 快捷方式
- 计算引擎、查询和使用 Fabric 数据
要求
- 无需具备 Microsoft Fabric 经验
- 一些数据分析和/或数据工程经验会有所帮助，但不是必需的
描述
Microsoft Fabric：数据分析的未来
在这个 10 小时的课程中，您将了解 Microsoft Fabric（目前处于公共预览版），这是一个旨在满足您组织的数据和分析需求的统一平台。您将探索 Fabric 的功能，了解它的工作原理，并学习如何使用它构建端到端数据分析解决方案。
该课程涵盖了广泛的 Fabric 经验，包括：
- OneLake：OneLake 的概念是将所有数据统一到一个存储库中，无论其来源或格式如何。这使得管理数据和对所有数据执行分析变得更加容易。
- Lakehouses：Lakehouses 是一种新型的数据存储，结合了数据湖和数据仓库的优点。它们提供数据湖的可扩展性和灵活性，同时还提供数据仓库的性能、结构和治理。
- 数据仓库：一种数据库系统，将数据存储在 OneLake 中，并提供使用 SQL 命令或其他计算引擎与数据库交互的媒介。
- Direct Lake：Direct Lake 是 Power BI 的一项新功能，它提供导入模式的所有优点和性能，而无需实际将任何数据导入到数据模型中。
- 数据工厂：数据工厂是一种 Fabric 服务，可帮助您自动化数据摄取、转换和加载过程。数据工厂可用于构建处理来自各种来源的数据的管道，包括 Fabric 本机和 Fabric 环境外部的数据源：
- Dataflows Gen2：基于 Power Query Online 构建的新版本 Dataflows。与 Dataflows Gen1 相比，它提供了许多新功能和改进。
- Delta Parquet 文件：Delta Parquet 文件是一种支持增量更新的新型 Parquet 文件。这使得它们成为用于流数据或经常更新的数据的数据湖的不错选择。
- 快捷方式：快捷方式是 Azure 数据工厂的一项新功能，可以更轻松地重用数据管道。快捷方式可用于创建对数据管道的可重用引用，然后可以在其他管道中使用该引用。
本课程专为数据分析师、数据科学家、数据工程师、Power BI 开发人员和其他想要学习如何使用 Microsoft Fabric 构建端到端数据分析解决方案的专业人士而设计。无需具备 Fabric 相关经验。
本课程是了解最新数据分析技术并获得在 Microsoft Fabric 中构建端到端数据分析解决方案所需技能的好方法。
本课程适合谁：
- 本课程是为数据分析师、数据科学家、数据工程师、Power BI 开发人员和其他想要学习如何使用 Microsoft Fabric 构建端到端数据分析解决方案的专业人士创建的。
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