Microsoft Fabric Fundamentals: 1,5 day workshop

Microsoft Fabric è una piattaforma Azure di analisi completa che combina le funzionalità di Azure e Power BI per fornire un'esperienza unificata di gestione e analisi dei dati.

Il workshop destinato a tutte quelle figure aziendali che si occupano di gestire e analizzare i dati: Data Engineers, Data Science e Data Analyst.Il workshop destinato a tutte quelle figure aziendali che si occupano di gestire e analizzare i dati: Data Engineers, Data Science e Data Analyst.

Il workshop è strutturato in 3 sessioni che coprono le fasi di progettazione e implementazione dei workload analitici

• Overview della piattaforma Fabric
• Abilitazione e ambiente Fabric
• One Lake Fabric Workspaces
• Prepare, Transform and Enrichment
• Data Factory workflows: Pipeline e Dataflow Gen2
• Data Engineering workflows: Fabric Lakehouse, Spark e Notebook
• Business intelligence, data warehousing e modelli dati
• Data Warehouse workflows: Fabric Warehouse
• Integrazione Git e client
• Sicurezza e Monitoraggio

Ogni sessione di 4h prevede le seguenti fasi:

1. Consulenza frontale: lo specialista Fabric spiegherà le basi teoriche e pratiche con slides a supporto
2. Demo: lo specialista Fabric presenterà dal punto di vista pratico quanto illustrato al pto.1 servendosi di sorgenti dati di esempio.
3. Laboratorio: i partecipanti al workshop testeranno insieme allo specialista Fabric quanto presentato ai punti 1 e 2 su ambienti forniti da Var Group e sorgenti dati di esempio.

Sessione 1

• Prima di Fabric: Discussione sulla frammentazione dei servizi classica.
• Overview della piattaforma Fabric: Introduzione alla piattaforma.
• Componenti aggiuntive di Fabric: Data Science, Real-Time Analytics, Power BI, Data Activator.
• Abilitazione Fabric: Processo di attivazione.
• One Lake: Concetto di archiviazione unificata.
• Fabric Home: Panoramica dei workflow ed esperienze.
• Data Factory e Data Engineering workflows: Ruolo di Data Factory e flussi di lavoro di Data Engineering.
• Fabric Workspaces: Spazi di lavoro all’interno di Fabric.
• Data Engineering/Factory Lakehouse: Dettagli sulle operazioni di Data Ingestion, Shortcuts, Best Practices, Dataflow, Pipelines, limiti, Sql Endpoint, Explorer & App, Delta Format Tables, gestione e passaggi nel workflow.

Sessione 2

• Prepare, Transform and Enrichment: Concetti di preparazione dei dati.
• Dataflow: Creazione, interfaccia utente, destinazione, pianificazione, trasformazioni (cambio di tipo di dato, rimozione colonne, ordinamento, filtraggio, creazione di nuove colonne, merge, aggregazione).
• Monitoraggio Dataflow e Pipeline: Controllo delle operazioni.
• Spark: Utilizzo di Spark.
• Notebook: Creazione, lettura e scrittura di dataset, frammenti di codice, modalità di alta concorrenza, gestione di dati Spark e Pandas, trasformazioni.
• Integrazione Git e VS code.

Sessione 3

• Business intelligence e data warehousing: Concetti di base.
• Slowly changing dimension (scd): Gestione dei cambiamenti nei dati.
• Star schema/snowflake schema: Modelli di dati.
• Multilayer (medallion) architecture: Architettura a più livelli.
• Data Warehouse: Panoramica, creazione, interfaccia utente, editor di query visuale, editor di query SQL, endpoint, confronto delle offerte, modello semantico, recupero dati, sicurezza, monitoraggio e capacità.