Comece a usar o Microsoft Fabric

Explore como implementar soluções de análise de dados em uma única plataforma com Microsoft Fabric. Integre, transforme e armazene dados para treinar modelos de IA e criar relatórios perspicazes.

Pré-requisitos

Você deve estar familiarizado com conceitos básicos de dados e terminologia, incluindo engenharia de dados, modelagem e análise.

Módulos neste roteiro de aprendizagem

Descubra como Microsoft Fabric pode atender às necessidades de análise da sua empresa em uma plataforma. Saiba mais sobre Microsoft Fabric, como funciona e identifique como você pode usá-lo para suas necessidades de análise.

Os lakehouses no Microsoft Fabric combinam flexibilidade de armazenamento em data lake com recursos analíticos de data warehouse. Saiba como criar um lakehouse, ingerir e transformar dados e consultar dados com SQL e Spark.

Entenda o que é um data warehouse fabric, por que ele fornece recursos transacionais T-SQL completos e como criar, consultar e transformar dados para análise.

Inteligência em Tempo Real no Microsoft Fabric ajuda você a ingerir, processar, armazenar, visualizar e agir sobre dados contínuos para obter insights de eventos enquanto eles ocorrem.

Em Microsoft Fabric, os cientistas de dados podem gerenciar dados, notebooks, experimentos e modelos, acessando facilmente dados de toda a organização e colaborando com seus colegas profissionais de dados.

Você explorará como usar os recursos dos bancos de dados SQL no ambiente do Microsoft Fabric, que oferece uma plataforma unificada para gerenciar e analisar dados.

Projete modelos semânticos para escala em Microsoft Fabric. Escolha o modo de armazenamento certo, projete relações de esquema estrela para clareza e desempenho, crie padrões de cálculo escalonáveis e defina configurações que dão suporte a grandes conjuntos de dados e consumo simultâneo.

Microsoft Fabric IQ fornece uma maneira de definir o vocabulário de negócios em uma ontologia e associar a ontologia a fontes de dados. Saiba mais sobre itens de ontologia, agentes de dados, Graph em Microsoft Fabric e modelos semânticos Power BI. Descubra como a modelagem de ontologia difere da modelagem analítica tradicional, começando com conceitos de negócios em vez de casos de uso específicos.