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Microsoft Fabric 中的端到端教程

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本文提供了 Microsoft Fabric 中的端到端教程的完整列表。 这些教程会指导你完成一个涵盖从数据获取到数据使用整个过程的方案。 它们旨在帮助你基本了解 Fabric UI、Fabric 支持的各种体验及其集成点，以及可用的专业人员和平民开发者体验。

多体验教程

下表列出了跨多个 Fabric 体验的教程。

教程名称 方案
Lakehouse 在本教程中，你需要将虚构的零售公司 Wide World Importers 的数据引入、转换和加载到湖屋中，并跨各种维度分析销售数据。
数据科学 在本教程中，你将探索、清理和转换 taxicab 行程语义模型，并生成机器学习模型以在大型语义模型上大规模预测行程持续时间。
实时智能 本教程使用实时智能的流式处理和查询功能来分析伦敦自行车共享数据。 了解如何流式处理和转换数据、运行 KQL 查询、生成实时仪表板和 Power BI 报表，以获取见解并对此实时数据做出响应。
数据仓库 在本教程中，你将为虚构的 Wide World Importers 公司构建端到端数据仓库。 你需要将数据引入数据仓库，使用 T-SQL 和管道对其进行转换，运行查询并生成报表。
Fabric SQL 数据库 本教程提供了在 Fabric 中使用 SQL 数据库的综合指南。 本教程专为帮助你浏览数据库创建、设置数据库对象、探索自治功能以及合并和可视化数据的过程而量身定做。 此外，你将了解如何创建 GraphQL 终结点，该终结点是高效连接和查询数据的现代方法。

特定于体验的教程

以下教程将引导你完成特定 Fabric 体验中的方案。

教程名称 方案
Power BI 在本教程中，你将生成一个数据流和管道，将数据引入湖屋，创建维度模型，并生成引人注目的报表。
数据工厂 在本教程中，你将使用数据管道引入数据，并使用数据流转换数据，然后使用自动化和通知来创建完整的数据集成方案。
数据科学端到端 AI 示例 在这组教程中，了解不同的数据科学体验功能，以及 ML 模型如何解决常见业务问题的示例。
数据科学 - 使用 R 进行价格预测 在本教程中，你将构建一个机器学习模型来分析和可视化美国的鳄梨价格，并预测未来价格。
应用程序生命周期管理 在本教程中，你将了解如何将部署管道与 git 集成一起使用，以便与他人协作进行开发、测试和发布数据与报表。

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