Panduan end-to-end di Microsoft Fabric
Dalam artikel ini, Anda menemukan daftar komprehensif tutorial end-to-end yang tersedia di Microsoft Fabric. Tutorial ini memandu Anda melalui skenario yang mencakup seluruh proses, mulai dari akuisisi data hingga konsumsi data. Mereka dirancang untuk membantu Anda mengembangkan pemahaman dasar tentang UI Fabric, berbagai pengalaman yang didukung oleh Fabric dan titik integrasi mereka, dan pengalaman pengembang profesional dan warga negara yang tersedia.
Tutorial dengan Beragam Pengalaman
Tabel berikut mencantumkan tutorial yang mencakup beberapa pengalaman Fabric.
| Nama tutorial | Skenario |
|---|---|
| Lakehouse | Dalam tutorial ini, Anda menyerap, mengubah, dan memuat data perusahaan ritel fiktif, Wide World Importers, ke lakehouse dan menganalisis data penjualan di berbagai dimensi. |
| Data Science | Dalam tutorial ini, Anda menjelajahi, membersihkan, dan mengubah model semantik perjalanan taksi, dan membangun model pembelajaran mesin untuk memprediksi durasi perjalanan dalam skala besar pada model semantik besar. |
| Real-Time Kecerdasan | Dalam tutorial ini, Anda menggunakan kemampuan streaming dan kueri Real-Time Intelligence untuk menganalisis data berbagi sepeda London. Anda mempelajari cara melakukan streaming dan mengubah data, menjalankan kueri KQL, membuat Dasbor Real-Time dan laporan Power BI untuk mendapatkan wawasan dan merespons data real-time ini. |
| gudang data | Dalam tutorial ini, Anda membangun gudang data end-to-end untuk perusahaan Wide World Importers fiktif. Anda menyerap data ke gudang data, mengubahnya menggunakan T-SQL dan alur, menjalankan kueri, dan membuat laporan. |
| database SQL Fabric | Tutorial ini menyediakan panduan komprehensif untuk menggunakan database SQL di Fabric. Tutorial ini disesuaikan untuk membantu Anda menavigasi melalui proses pembuatan database, menyiapkan objek database, menjelajahi fitur otonom, dan menggabungkan dan memvisualisasikan data. Selain itu, Anda mempelajari cara membuat titik akhir GraphQL, yang berfungsi sebagai pendekatan modern untuk menyambungkan dan mengkueri data Anda secara efisien. |
| Aktivator Kain | Tutorial ini dirancang untuk pelanggan yang baru menggunakan Fabric Activator. Dengan menggunakan contoh aliran event, Anda belajar menjelajahi Activator. Setelah Anda terbiasa dengan terminologi dan antarmuka, Anda membuat objek, aturan, dan aktivator Anda sendiri. |
Tutorial berdasarkan pengalaman
Tutorial berikut memandu Anda melalui skenario dalam pengalaman-pengalaman tertentu dalam Fabric.
| Nama tutorial | Skenario |
|---|---|
| Power BI | Dalam tutorial ini, Anda membangun aliran data dan alur untuk membawa data ke lakehouse, membuat model dimensi, dan menghasilkan laporan yang menarik. |
| Data Factory | Dalam tutorial ini, Anda menyerap data dengan alur data dan mengubah data dengan aliran data, lalu menggunakan otomatisasi dan pemberitahuan untuk membuat skenario integrasi data lengkap. |
| Sampel AI end-to-end Data Science | Dalam serangkaian tutorial ini, pelajari tentang berbagai kemampuan pengalaman Ilmu Data dan contoh bagaimana model ML dapat mengatasi masalah bisnis umum Anda. |
| Data Science - Prediksi harga dengan R | Dalam tutorial ini, Anda membangun model pembelajaran mesin untuk menganalisis dan memvisualisasikan harga alpukat di AS dan memprediksi harga di masa mendatang. |
| manajemen siklus hidup aplikasi | Dalam tutorial ini, Anda mempelajari cara menggunakan alur penyebaran bersama dengan integrasi git untuk berkolaborasi dengan orang lain dalam pengembangan, pengujian, dan publikasi data dan laporan Anda. |
Konten terkait
- Membuat ruang kerja
- Temukan item data di hub data OneLake