Microsoft Fabric のエンドツーエンドのチュートリアル

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この記事では、Microsoft Fabric で使用できるエンド ツー エンドのチュートリアルの包括的なリストを示します。 これらのチュートリアルでは、データの取得からデータの使用までのプロセス全体をカバーするシナリオについて説明します。 これらは、Fabric UI、Fabric でサポートされているさまざまなエクスペリエンス、統合ポイント、および利用可能なプロフェッショナルおよび市民開発者のエクスペリエンスの基礎知識を身に付けるために設計されています。

マルチエクスペリエンスのチュートリアル

次の表に、複数の Fabric エクスペリエンスにまたがるチュートリアルを示します。

チュートリアル名 シナリオ
レイクハウス このチュートリアルでは、架空の小売企業 Wide World Importers のデータをレイクハウスに取り込み、変換し、読み込み、さまざまなディメンションの売上データを分析します。
データ サイエンス このチュートリアルでは、タクシー乗車セマンティック モデルを探索、クリーン、変換し、大規模なセマンティック モデルで大規模な乗車期間を予測する機械学習モデルを構築します。
リアルタイム インテリジェンス このチュートリアルでは、Real-Time Intelligence のストリーミング機能とクエリ機能を使用して、ロンドンのバイク共有データを分析します。 データのストリーミングと変換を行う方法、KQL クエリを実行する方法、リアルタイム ダッシュボードと Power BI レポートを作成して分析情報を取得し、このリアルタイム データに応答する方法について説明します。
データ ウェアハウス このチュートリアルでは、架空の Wide World Importers 企業向けにエンドツーエンドのデータ ウェアハウスを構築します。 データ ウェアハウスにデータを取り込み、T-SQL とパイプラインを使用してデータを変換し、クエリを実行し、レポートを作成します。

エクスペリエンス固有のチュートリアル

次のチュートリアルでは、特定の Fabric エクスペリエンス内のシナリオについて説明します。

チュートリアル名 シナリオ
Power BI このチュートリアルでは、データフローとパイプラインを構築して、データをレイクハウスに取り込み、ディメンション モデルを作成し、説得力のあるレポートを生成します。
Data Factory このチュートリアルでは、データ パイプラインを使用してデータを取り込み、データフローを使用してデータを変換した後、自動化と通知を使用して完全なデータ統合シナリオを作成します。
Data Science のエンド ツー エンドの AI サンプル この一連のチュートリアルでは、さまざまな Data Science のエクスペリエンス機能と、ML モデルが一般的なビジネス上の問題に対処する方法の例について説明します。
Data Science - R を使用した価格予測 このチュートリアルでは、米国のアボカド価格を分析して視覚化し、将来の価格を予測する機械学習モデルを構築します。
アプリケーション ライフサイクル管理 このチュートリアルでは、Git 統合と共にデプロイ パイプラインを使用して、データとレポートの開発、テスト、公開で他のユーザーと共同作業する方法について説明します。

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