Comece com o Microsoft Fabric

Explore como implementar soluções de análise de dados numa única plataforma com o 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 percurso de aprendizagem

Descubra como o Microsoft Fabric pode satisfazer as necessidades analíticas da sua empresa numa só plataforma. Saiba mais sobre o Microsoft Fabric, como funciona e identifique como pode utilizá-lo para as suas necessidades de análise.

Os lakehouses do Microsoft Fabric combinam a flexibilidade de armazenamento de data lake com capacidades analíticas de armazenamento de dados. Aprenda a criar uma casa de lago, ingerir e transformar dados, e consultar dados com SQL e Spark.

Compreenda o que é um data warehouse Fabric, por que oferece capacidades transacionais completas em T-SQL e como criar, consultar e transformar dados para análise.

Inteligência em Tempo Real no Microsoft Fabric ajuda-o a consumir, processar, armazenar, visualizar e agir sobre dados em movimento para obter perceções dos eventos enquanto ocorrem.

No Microsoft Fabric, os cientistas de dados podem gerir dados, cadernos, experiências e modelos enquanto acedem facilmente a dados de toda a organização e colaboram com os seus colegas profissionais de dados.

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

Desenhar modelos semânticos para escala no Microsoft Fabric. Escolha o modo de armazenamento certo, desenhe relações de esquema em estrela para maior clareza e desempenho, crie padrões de cálculo escaláveis e configure definições que suportem grandes conjuntos de dados e consumo concorrente.

O Microsoft Fabric IQ fornece uma forma de definir vocabulário empresarial numa ontologia e ligar a ontologia a fontes de dados. Aprenda sobre itens de ontologia, agentes de dados, Graph no Microsoft Fabric e modelos semânticos do Power BI. Descubra como a modelação ontológica difere da modelação analítica tradicional, começando com conceitos de negócio em vez de casos de uso específicos.