Congratulazioni!

Trasforma e analizza i dati con Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Data engineering in Fabric

Diagramma che mostra i componenti di una soluzione end-to-end di data analytics, inclusi origini dati, ingestion, preparazione e trasformazione, archiviazione, query e visualizzazione e analisi

Data engineering in Fabric

Diagramma che mostra i componenti di una soluzione end-to-end di data analytics in Fabric, evidenziando pipeline di Data Factory, notebook Spark e Dataflows

Pipeline di Data Factory: ingestion dei dati
Dataflows di Data Factory: trasformazione ed esplorazione low-code
Notebook: trasformazione ed esplorazione via codice

Data engineering in Fabric

Diagramma che mostra i componenti di una soluzione end-to-end di data analytics in Fabric, evidenziando elementi Lakehouse e Warehouse

Lakehouse per archiviare file e tabelle
Warehouse per archiviare tabelle SQL

Implementare lo schema a stella

Progettare e implementare tabelle Fact e Dimension

Implementare lo schema a stella

Normalizzazione e denormalizzazione
Schema a stella vs schema a fiocco di neve
Slowly Changing Dimensions (SCD)
Casi speciali di dimensioni, incluse dimensioni data/ora e multivalore

Trasforma, esplora e analizza i dati

Icone di tre strumenti: SQL, Spark e Dataflows

Pulizia e filtro dei dati
Conversione dei tipi di dati
Aggregazione dei dati
Unione dei dati

Trasforma, esplora e analizza i dati

Profilazione dei dati
Query sui dati tramite endpoint SQL o endpoint XMLA

Ottimizza le prestazioni

Monitoraggio delle prestazioni
Migliorare le prestazioni negli elementi Fabric, inclusi codice SQL, notebook e dataflow
Scalare verticalmente e orizzontalmente l'infrastruttura Fabric
Ottimizzazione delle tabelle Delta Lake

E ora?

Badge per la certificazione Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate

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