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コース概要
モジュール1 – Microsoft Fabricの紹介
- プラットフォームとそのコンポーネントの概要
- Microsoft 365や他のMicrosoftサービスとの統合
- Data Factory、Synapse、Fabricの違い
モジュール2 – ワークスペースの作成と管理
- Fabric Workspacesの理解
- ワークスペースの作成と整理
- 権限とアクセス管理
モジュール3 – FabricにおけるLakehouse
- Lakehouseの概念：Data Lake + Data Warehouseの統合
- FabricでLakehouseを作成する方法
- データのインポートと管理
モジュール4 – FabricにおけるNotebooks
- Notebooks（Python、SQL）の概要
- Fabric内でNotebooksを作成および実行する方法
- 探索的分析とデータ変換のユースケース
モジュール5 – パイプライン（ビジュアルETL）
- Microsoft FabricにおけるETLの概念
- データ取り込みと変換用のビジュアルパイプラインを作成する方法
- データフローのスケジューリングと監視
モジュール6 – Data Warehouse
- FabricでData Warehousesを作成する方法
- テーブルモデリングとリレーションシップ
- 他のデータソースやレイヤーとの統合
モジュール7 – Semantic Model
- セマンティックモデルとは何か、なぜ重要か
- 分析モデルの作成と編集
- メジャー、階層、KPI
モジュール8 – Power BIでレポートを作成する
- セマンティックモデルに接続する方法
- ダッシュボード設計のベストプラクティス
- Fabricでレポートを共有および公開する方法
まとめと次ステップ
要求
- コアデータ概念とクラウドサービスの理解
- Power BIやSQLなどのデータ分析ツールの経験
- Microsoft 365環境への馴染み
対象者
- データアナリストとエンジニア
- ビジネスインテリジェンス開発者
- Microsoftデータプラットフォームで働くITプロフェッショナル
21 時間
