बधाई हो!

Microsoft Fabric के साथ डेटा ट्रांसफॉर्म करें और विश्लेषण करें

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Fabric में Data Engineering

Fabric में Data Engineering

• Data Factory pipelines: डेटा ingestion
• Data Factory dataflows: low-code डेटा transformation और exploration
• Notebooks: कोड-आधारित डेटा transformation और exploration

Fabric में Data Engineering

• फाइल व टेबल स्टोरेज के लिए Lakehouses
• SQL टेबल स्टोरेज के लिए Warehouses

Star Schema लागू करें

• Fact और Dimension टेबल्स को डिजाइन और लागू करना

Star Schema लागू करें

• Normalization और Denormalization
• Star Schema बनाम Snowflake Schema
• Slowly Changing Dimensions (SCD)
• विशेष डाइमेंशन परिदृश्य, जैसे date/time डाइमेंशन्स और multivalued डाइमेंशन्स

डेटा Transform, Explore और Analyze करें

• डेटा cleansing और filtering
• डेटा टाइप्स कन्वर्ट करना
• डेटा aggregation
• डेटा merging

डेटा Transform, Explore और Analyze करें

• डेटा profiling
• SQL endpoint या XMLA endpoint से डेटा क्वेरी करना

परफॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ करें

• परफॉर्मेंस मॉनिटरिंग
• Fabric आइटम्स में परफॉर्मेंस सुधार लागू करें, जैसे SQL कोड, नोटबुक्स और डेटा फ्लोज़
• Fabric इन्फ्रास्ट्रक्चर को scale up और scale out करें
• Delta lake टेबल्स को ऑप्टिमाइज़ करें

आगे क्या?

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