Microsoft Fabric Eğitimi

shape
shape
shape
shape
shape
shape
shape
shape

Microsoft Fabric Eğitim Programı

Veri, üç katmanda olgunlaşır.

Microsoft Fabric ile OneLake, Lakehouse, Data Warehouse, Semantic Model ve Copilot entegrasyonunu uçtan uca öğrenin. 3 günlük yoğun, uygulamalı kurumsal eğitim programı.

3Gün
~21Saat
8Modül

Medalyon Mimarisi — eğitim boyunca izlenen veri yolculuğu

RAW
Ham VeriAzure SQL · ADLS
B
BronzeLakehouse · Ingestion
S
SilverTemizleme · Notebook
G
GoldModelleme · Warehouse
AI
CopilotSemantic Model · İçgörü

Eğitim Amacı

Katılımcıların Microsoft Fabric platformunu uçtan uca öğrenmesi; OneLake, Lakehouse, Data Warehouse, Semantic Model ve Copilot entegrasyonu konularında yetkinlik kazanması hedeflenir.

Hedef Kitle

  • Data Engineer
  • BI Developer
  • Veri Mimarı
  • Veri Analitiği ekipleri
  • Microsoft Fabric'e geçiş planlayan profesyoneller

Eğitim Müfredatı

8 modül, 21 saat içinde Fabric'in tamamı

Her modülü açarak içeriğini görebilirsiniz.

  • Modern Veri Yönetimi Çözümü (All in One): Microsoft Fabric
  • Fabric İş Yükleri (Data Factory, Data Engineering, Data Warehouse vb.)
  • Mimari Altyapı (Depolama, Motorlar, Kaynak Bağlantıları vb.)
  • Tenant (Kiracı), Workspace (Çalışma Alanı) ve Fabric Kapasiteler (F-SKU)
  • Fabric Öğeleri ve Özellikleri
  • Madalyon Mimarisi ve Task Flow ile Bileşen Yönetimi
  • Delta Lake ve Parquet Format (ACID Garantileri)
  • Lakehouse Yapısı (Apache Spark ve SQL motorları)
  • Lakehouse İçerisine Dosya Yükleme ve Tablo Oluşturma Yöntemleri
  • SQL Analytics Endpoint (SQL Uç Noktası) Kullanımı
  • Data Factory ve Özellikleri (Azure Data Factory vs. Fabric Data Factory)
  • Shortcuts (Kısayollar)
  • Dataflow Gen2 (Veri Akışları) ve Power Query
  • Pipelines (Veri Hatları)
  • Eventstream (Gerçek Zamanlı Veriler)
  • Mirroring (Aynalama) Database
  • OneLake Dosya Gezgini
  • Spark Veri Çerçeveleri (DataFrames)
  • Notebooklar
  • Notebooklar İçerisinde Veri Hazırlayıcı (Data Wrangler) ile Veri Profilleme ve Operasyonlar
  • Notebooklarda Kaynak Yönetimi ve Versiyon Kontrolü
  • Pipelines Aktiviteleri ile Düzenli Veri Akışları ve Zamanlama
  • Warehouse Yapısı (SQL Motoru)
  • Warehouse ile Lakehouse Arasındaki Farklar
  • T-SQL ile Veri Okuma ve Yazma İşlemi
  • Direct Lake Modu Özellikleri
  • Semantic (Anlamsal) Model ile Çalışma
  • Farklı Çalışma Alanları Arasında Kısayol ile Erişim (Veri Düzenleme ve Raporlama Alanları)
  • Fabric'de Copilot Altyapısı ve Teknik Özellikleri
  • Data Factory'de Copilot Kullanımı
  • Notebooklarda Copilot Kullanımı
  • Power BI'da Copilot Kullanımı
  • Data Agent (AI Skill) ile Anlamsal Modele Sorular Yöneltme
  • Admin Portal ve Dikkat Edilmesi Gereken Ayarlar
  • Fabric Capacity Metrics Uygulaması ile Harcama Takibi
  • Tahmini Maliyet ve Kapasite Hesaplama Uygulamaları

Fabric Atölye Çalışma Adımları

Teoriyi, Bronze → Silver → Gold hattında uygulayın

Her adım, gerçek bir Azure ortamı üzerinde uçtan uca tekrar edilir.

Step 1 Ortam

Ortam Hazırlığı

  • Azure'da Resource Group ve Storage Account oluşturma
  • Containers oluşturma ve Blob'a örnek veri seti yükleme
  • Azure SQL Database oluşturma ve örnek veri yükleme
  • Fabric kapasite seçimi ve çalışma alanına tanımlanması
Step 2 Bronze Lakehouse

Veri Toplama

  • Lakehouse oluşturma ve Task Flow ile orkestrasyon
  • Lakehouse içinde dosya/alt dosya yönetimi, tablo oluşturma
  • ADLS'e Shortcut ile bağlanma
  • Dataflow Gen2 ve Power Query ile veri düzenleme
  • Pipeline ile Azure SQL'den Copy Data
Step 3 Silver Lakehouse

Veri Temizleme ve Dönüştürme

  • Lakehouse oluşturma ve Task Flow ile orkestrasyon
  • Notebook ile csv/json'dan DataFrame oluşturma
  • Şema tanımlama, keşifçi veri analizi (min, max, mean vb.)
  • Filtreleme, temizleme ve düzenleme çalışmaları
  • DataFrame'i SQL View'e ve tablo formatına dönüştürme
Step 4 Gold Lakehouse

Modelleme ve Analiz Hazırlığı

  • Lakehouse oluşturma ve Task Flow ile orkestrasyon
  • Shortcut ile Silver Lakehouse'dan veri alma
  • Notebook ile Silver Lakehouse'dan veri alma
Step 5 Semantic Model

Anlamsal Model

  • Yeni Anlamsal Model oluşturma, düzenleme ve Power BI ile bağlama
  • Direct Query · Import · Direct Lake performans karşılaştırması
Step 6 Copilot · AI

Copilot ve Data Agent

  • Yapay zekâ yetkinliklerinin keşfi
  • Data Agent (AI Skill) ile anlamsal modele soru yöneltme

Eğitim Notları

Bilmeniz gerekenler

01

Eğitim içeriği, Microsoft'un aylık yayınladığı güncellemeler ile revize edilmektedir.

02

Eğitimin verimliliği için en fazla 10–12 kişilik katılımcı grupları önerilmektedir.

03

Eğitim boyunca teknik ve pratik uygulamalar bir arada gerçekleştirilecektir.

04

Eğitim örnek veri setleri ile desteklenecektir; tüm katılımcıların pratik çalışmalara aktif katılımı beklenmektedir.

05

Eğitim sonunda katılımcılar; veri alma, işleme, modelleme ve raporlama süreçlerini uçtan uca kurabilme, kapasite yönetimi ve yapay zekâ destekli analitik gibi ileri seviye yetkinlikler kazanır.

06

Eğitim sonunda katılımcılara başarı sertifikası verilecektir.

Sertifika: Programı tamamlayan tüm katılımcılar, Microsoft Fabric başarı sertifikasına hak kazanır.

Microsoft Fabric Workshop

Kurumunuz için 2 saatlik uygulamalı tanıtım

Kurumsal veri altyapınızı modernize etmek ve yapay zekâ destekli veri platformlarını nasıl kullanabileceğinizi görmek ister misiniz? Şirketiniz için özel olarak planlanan 2 saatlik Microsoft Fabric workshop ile modern veri mimarisi, veri entegrasyonu ve analitik süreçlerini uygulamalı olarak deneyimleyebilirsiniz.

2 Saat

Şirketinize özel, canlı ve uygulamalı oturum

Workshop Talep Et