Microsoft Fabric Analytics Engineer Eğitimi

Bu eğitim, veri dönüşümü, modelleme, görselleştirme ve paylaşım için Power BI kullanma konusunda PL-300 sertifikasına veya benzer uzmanlığa sahip olanlar için çok uygundur. Ayrıca katılımcıların kurumsal düzeyde veri analitiği çözümleri oluşturma ve dağıtma konusunda önceden deneyime sahip olmaları gerekir.

MODÜL 1: Microsoft Fabric'te Dataflows Gen2 ile Verileri Alma

Veri alımı analitikte çok önemlidir. Microsoft Fabric Data Factory, Power Query Online'ı kullanarak görsel olarak çok adımlı veri alımı ve dönüşümü oluşturmak için Veri Akışları (Gen2) sunar.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

• Microsoft Fabric'teki Dataflow (Gen2) yeteneklerini açıklama
• Verileri almak ve dönüştürmek için Dataflow (Gen2) çözümleri oluşturun
• Bir ardışık düzene Veri Akışı (Gen2) ekleme
• Giriş
• Microsoft Fabric'teki Veri Akışlarını (Gen2) Anlayın
• Microsoft Fabric'teki Veri Akışlarını (Gen2) keşfedin
• Microsoft Fabric'te Veri Akışlarını (Gen2) ve İşlem Hatlarını Tümleştirme
• Alıştırma - Microsoft Fabric'te Veri Akışı (Gen2) oluşturma ve kullanma
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 2: Spark ve Microsoft Fabric not defterleriyle verileri alın

Microsoft Fabric lakehouse'a veri alımı için Apache Spark ve Python'un nasıl kullanılacağını keşfedin. Kumaş defterler ölçeklenebilir ve sistematik bir çözüm sunar.

Öğrenme hedefleri

Bu modülün sonunda şunları yapabileceksiniz:

• Spark'ı kullanarak Fabric göl evlerine harici verileri aktarın
• Harici kaynak kimlik doğrulamasını ve optimizasyonunu yapılandırma
• Verileri lakehouse'a dosyalar veya Delta tabloları olarak yükleyin
• Giriş
• Spark ile verilere bağlanın
• Verileri göl evine yazın
• Alınan veriler için kullanımları göz önünde bulundurun
• Alıştırma - Spark ve Microsoft Fabric not defterleriyle verileri alın
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 3: Microsoft Fabric'te Data Factory işlem hatlarını kullanma

Microsoft Fabric, veri alımı ve dönüştürme görevlerini düzenleyen işlem hatları oluşturma yeteneği de dahil olmak üzere Data Factory yeteneklerini içerir.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

• Microsoft Fabric'teki ardışık düzen yeteneklerini açıklama
• Verileri Kopyala etkinliğini bir ardışık düzende kullanma
• Önceden tanımlanmış şablonlara dayalı işlem hatları oluşturun
• İşlem hatlarını çalıştırın ve izleyin
• Giriş
• İşlem hatlarını anlayın
• Veri Kopyalama etkinliğini kullanın
• İşlem hattı şablonlarını kullanma
• İşlem hatlarını çalıştırın ve izleyin
• Alıştırma - Verileri bir ardışık düzen ile alın
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 5: Microsoft Fabric'te göl evlerini kullanmaya başlayın

Lakehouses, veri gölü depolama esnekliğini veri ambarı analitiğiyle birleştirir. Microsoft Fabric, tek bir SaaS platformunda kapsamlı analizler için bir göl evi çözümü sunuyor.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

• Microsoft Fabric'te göl evlerinin temel özelliklerini ve yeteneklerini açıklama
• Bir göl evi yaratın
• Göl evindeki dosyalara ve tablolara veri alma
• Lakehouse tablolarını SQL ile sorgulama

• Giriş
• Microsoft Fabric Lakehouse'u keşfedin
• Microsoft Fabric Lakehouses'la çalışın
• Göl evindeki verileri keşfedin ve dönüştürün
• Alıştırma - Microsoft Fabric Lakehouse ile veri oluşturun ve alın
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 6: Madalyon mimari tasarımını kullanarak bir Fabric lakehouse düzenleyin

Microsoft Fabric'teki madalyon mimarisi tasarımının potansiyelini keşfedin. Optimize edilmiş analizler için verilerinizi bir göl evinin Bronz, Gümüş ve Altın katmanlarında düzenleyin ve dönüştürün.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

• Veri yönetiminde madalyon mimarisinin kullanım ilkelerini açıklar.
• Madalyon mimarisi çerçevesini Microsoft Fabric ortamında uygulayın.
• Power BI'da DirectLake'i kullanarak göl evinde depolanan verileri analiz edin.
• Madalyon mimarisinde depolanan verilerin güvenliğini ve yönetimini sağlamaya yönelik en iyi uygulamaları açıklayın.

• Giriş
• Madalyon mimarisini tanımlayın
• Fabric'te madalyon mimarisi uygulama
• Fabric göl evinizdeki verileri sorgulama ve raporlama
• Lakehouse yönetimiyle ilgili hususlar
• Alıştırma - Kumaş göl evinizi madalyon mimarisi kullanarak düzenleyin
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 7: Microsoft Fabric'te Apache Spark'ı kullanma

Apache Spark, büyük ölçekli veri analitiğine yönelik temel bir teknolojidir. Microsoft Fabric, Spark kümeleri için destek sağlayarak Lakehouse'daki verileri uygun ölçekte analiz etmenize ve işlemenize olanak tanır.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

• Spark'ı Microsoft Fabric çalışma alanında yapılandırma
• Spark not defterleri ve Spark işleri için uygun senaryoları belirleyin
• Verileri analiz etmek ve dönüştürmek için Spark veri çerçevelerini kullanın
• Tablolardaki ve görünümlerdeki verileri sorgulamak için Spark SQL'i kullanın
• Verileri Spark not defterinde görselleştirin

• Giriş
• Apache Spark'ı kullanmaya hazırlanın
• Spark kodunu çalıştır
• Spark veri çerçevesindeki verilerle çalışma
• Spark SQL kullanarak verilerle çalışma
• Verileri Spark not defterinde görselleştirin
• Alıştırma - Apache Spark ile verileri analiz edin
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 8: Microsoft Fabric'te Delta Lake tablolarıyla çalışma

Microsoft Fabric lakehouse'taki tablolar, Apache Spark'ta yaygın olarak kullanılan Delta Lake depolama formatını temel alır. Delta tablolarının gelişmiş yeteneklerini kullanarak gelişmiş analitik çözümleri oluşturabilirsiniz.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

• Microsoft Fabric'teki Delta Lake ve delta tablolarını anlama
• Spark'ı kullanarak delta tabloları oluşturun ve yönetin
• Delta tablolarındaki verileri sorgulamak ve dönüştürmek için Spark'ı kullanın
• Spark yapılandırılmış akışıyla delta tablolarını kullanma

• Giriş
• Delta Lake'i Anlayın
• Delta tabloları oluşturma
• Spark'ta delta tablolarıyla çalışma
• Akış verileriyle delta tablolarını kullanma
• Alıştırma - Apache Spark'ta delta tablolarını kullanma
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 9: Microsoft Fabric'teki veri ambarlarını kullanmaya başlayın

Veri ambarları, SQL sorgularını desteklemek için ilişkisel bir şema üzerine kurulmuş analitik depolardır. Microsoft Fabric, çalışma alanınızda ilişkisel bir veri ambarı oluşturmanıza ve bunu uçtan uca analiz çözümünüzün diğer öğeleriyle kolayca entegre etmenize olanak tanır.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

• Fabric'teki veri ambarlarını açıklama
• Veri ambarı ve veri Lakehouse'u anlama
• Fabric'te veri ambarlarıyla çalışma
• Veri ambarında veri kümeleri oluşturma ve yönetme

• Giriş
• Veri ambarının temellerini anlayın
• Fabric'teki veri ambarlarını anlama
• Verileri sorgulama ve dönüştürme
• Verileri analiz ve raporlama için hazırlayın
• Veri ambarınızı koruyun ve izleyin
• Alıştırma - Veri ambarındaki verileri analiz edin
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 10: Microsoft Fabric veri ambarına veri yükleme

Microsoft Fabric'teki veri ambarı, kolay veri yönetimi ve analizi için gelişmiş sorgu işleme ve tam işlemsel T-SQL yetenekleri içeren kapsamlı bir veri ve analiz platformudur.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları yapacaksınız:

• Microsoft Fabric'teki bir veri ambarına veri yüklemek için farklı stratejiler öğrenin.
• Microsoft Fabric'te bir ambarı yüklemek için veri hattı oluşturmayı öğrenin.
• T-SQL kullanarak bir ambardaki verileri nasıl yükleyeceğinizi öğrenin.
• Veri akışıyla verileri nasıl yükleyeceğinizi ve dönüştüreceğinizi öğrenin (Gen 2).

• Giriş
• Veri yükleme stratejilerini keşfedin
• Bir ambarı yüklemek için veri işlem hatlarını kullanma
• T-SQL kullanarak verileri yükleme
• Dataflow Gen2 ile verileri yükleyin ve dönüştürün
• Alıştırma: Microsoft Fabric'teki bir depoya veri yükleme
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 11: Microsoft Fabric'te veri ambarını sorgulama

Microsoft Fabric'teki veri ambarı, kolay veri yönetimi ve analizi için gelişmiş sorgu işleme ve tam işlemsel T-SQL yetenekleri içeren kapsamlı bir veri ve analiz platformudur.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları yapacaksınız:

• Bir veri ambarını sorgulamak için SQL sorgu düzenleyicisini kullanın.
• Görsel sorgu düzenleyicinin nasıl çalıştığını keşfedin.
• SQL Server Management Studio'yu kullanarak bir veri ambarına nasıl bağlanacağınızı ve sorgulayacağınızı öğrenin.

• Giriş
• SQL sorgu düzenleyicisini kullanma
• Görsel sorgu düzenleyiciyi keşfedin
• Bir depoyu sorgulamak için istemci araçlarını kullanma
• Alıştırma: Microsoft Fabric'te bir veri ambarını sorgulama
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 12: Microsoft Fabric veri ambarını izleme

Veri ambarı, kurumsal analitik çözümünün hayati bir bileşenidir. Bir veri ambarını nasıl izleyeceğinizi öğrenmek önemlidir, böylece içinde meydana gelen etkinliği daha iyi anlayabilirsiniz.

Öğrenme hedefleri

Bu modülü tamamladıktan sonra şunları yapabileceksiniz:

• Microsoft Fabric Kapasite Metrikleri uygulamasıyla kapasite birimi kullanımını izleyin.
• Dinamik yönetim görünümleriyle veri ambarındaki mevcut etkinliği izleyin.
• Sorgu öngörüleri görünümleriyle sorgulama eğilimlerini izleyin.

• Giriş
• Kapasite ölçümlerini izleyin
• Mevcut aktiviteyi izleyin
• Sorguları izleyin
• Alıştırma - Microsoft Fabric'te bir veri ambarını izleme
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 13: Power BI'da ölçeklenebilirliği anlayın

Ölçeklenebilir veri modelleri, Power BI'da kurumsal ölçekte analitiği mümkün kılar. Ölçeklenebilen analiz çözümleri tasarlamak için veri modellemeye ilişkin en iyi uygulamaları uygulayın, büyük veri kümesi depolama biçimini kullanın ve yıldız şeması oluşturma alıştırmaları yapın.

Öğrenme hedefleri

• Bu modülün sonunda şunları yapabileceksiniz:
• Ölçeklenebilir veri modelleri oluşturmanın önemini açıklama
• Power BI veri modelleme en iyi uygulamalarını hayata geçirin
• Power BI büyük veri kümesi depolama biçimini kullanın

• Giriş
• Ölçeklenebilir modellerin önemini açıklama
• Power BI veri modelleme en iyi uygulamalarını hayata geçirin
• Büyük veri kümelerini yapılandırma
• Alıştırma: Yıldız şeması modeli oluşturun
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 14: Power BI model ilişkileri oluşturma

Power BI modeli ilişkileri tablolu bir modelin temelini oluşturur. Power BI modeli ilişkilerini tanımlayın, ilişkileri kurun, DAX ilişki işlevlerini tanıyın ve ilişki değerlendirmesini açıklayın.

Öğrenme hedefleri

Bu modülün sonunda şunları yapabileceksiniz:

• Model ilişkisinin nasıl çalıştığını anlayın.
• İlişkileri kurun.
• DAX ilişkisi işlevlerini kullanın.
• İlişki değerlendirmesini anlayın.

• Giriş
• Model ilişkilerini anlama
• İlişkileri ayarlama
• DAX ilişkisi işlevlerini kullanma
• İlişki değerlendirmesini anlayın
• Alıştırma: Model ilişkileriyle çalışın
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 15: Power BI performansını optimize etmek için araçları kullanın

Power BI veri modelini ve DAX sorgu performansını geliştirmek, yönetmek ve optimize etmek için araçları kullanın.

Öğrenme hedefleri

Bu modülü tamamladıktan sonra şunları yapabileceksiniz:

• Performans çözümleyiciyi kullanarak sorguları optimize edin.
• DAX Studio'yu kullanarak DAX performansıyla ilgili sorunları giderin.
• Tablo Düzenleyici'yi kullanarak bir veri modelini optimize edin.

• Giriş
• Performans analizcisini kullan
• DAX Studio'yu kullanarak DAX performansıyla ilgili sorunları giderme
• Best Practice Analizörü'nü kullanarak bir veri modelini optimize edin
• Alıştırma: Power BI performansını optimize etmek için araçları kullanın
• Bilgi kontrolü
• Özet

MODÜL 16: Power BI modeli güvenliğini zorunlu kılın

Satır düzeyinde güvenlik ve nesne düzeyinde güvenlik kullanarak Power BI'da model güvenliğini güçlendirin.

Öğrenme hedefleri

Bu modülün sonunda şunları yapabileceksiniz:

• RLS ile Power BI model verilerine erişimi kısıtlayın.
• OLS ile Power BI model nesnelerine erişimi kısıtlayın.
• Power BI model güvenliğini zorunlu kılmak için iyi geliştirme uygulamalarını uygulayın.
• Giriş
• Power BI model verilerine erişimi kısıtlama
• Power BI model nesnelerine erişimi kısıtlama
• İyi modelleme uygulamalarını uygulayın
• Alıştırma: Model güvenliğini zorunlu kılın
• Bilgi kontrolü
• Özet