Comece a usar o Microsoft Fabric

Explore como implementar soluções de análise de dados em uma única plataforma com 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 roteiro de aprendizagem

Descubra como Microsoft Fabric pode atender às necessidades de análise da sua empresa em uma plataforma. Saiba mais sobre Microsoft Fabric, como funciona e identifique como você pode usá-lo para suas necessidades de análise.

Os lakehouses no Microsoft Fabric combinam flexibilidade de armazenamento em data lake com recursos analíticos de data warehouse. Saiba como criar um lakehouse, ingerir e transformar dados e consultar dados com SQL e Spark.

Entenda o que é um data warehouse fabric, por que ele fornece recursos transacionais T-SQL completos e como criar, consultar e transformar dados para análise.

Inteligência em Tempo Real no Microsoft Fabric ajuda você a ingerir, processar, armazenar, visualizar e agir sobre dados contínuos para obter insights de eventos enquanto eles ocorrem.

Em Microsoft Fabric, os cientistas de dados podem gerenciar dados, notebooks, experimentos e modelos, acessando facilmente dados de toda a organização e colaborando com seus colegas profissionais de dados.

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

Projete modelos semânticos para escala em Microsoft Fabric. Escolha o modo de armazenamento certo, projete relações de esquema estrela para clareza e desempenho, crie padrões de cálculo escalonáveis e defina configurações que dão suporte a grandes conjuntos de dados e consumo simultâneo.

Microsoft Fabric IQ faz parte do Microsoft IQ, uma camada de inteligência empresarial que eleva os dados de negócios em conceitos compartilhados utilizáveis por pessoas e agentes de IA. Saiba mais sobre os seis itens na carga de trabalho de QI — itens de ontologia, agentes de dados, Graph em Microsoft Fabric, Power BI modelos semânticos, agentes de operações e planejamento — e descubra como a modelagem de ontologia começa com conceitos de negócios em vez de casos de uso específicos.