Fabric ja Power BI Copilot – Hyödynnä tekoälyä datan käsittelyssä ja analytiikassa

Kurssi on suunnattu data-analyytikoille, BI-asiantuntijoille ja kehittäjille, jotka käyttävät Microsoft Fabricia ja haluavat tehostaa työtään Copilotin avulla.

• Saat selkeän kuvan, miten Copilot integroituu Fabricin eri osa-alueisiin
• Opit nopeuttamaan kehitystyötä ja raportointia tekoälyn avulla
• Löydät konkreettisia ratkaisuja arjen haasteisiin ja automatisoit rutiineja
• Parannat tuottavuutta ja vähennät manuaalista työtä

Perustiedot datan käsittelyn keskeisistä käsitteistä ja termeistä, mukaan lukien data engineering, mallinnus ja analytiikka.

Module 1: Introduction to Copilot in Microsoft Fabric

Accelerate analytics with Copilot in Microsoft Fabric—learn how AI-assisted experiences streamline integration, engineering, warehousing, BI, real-time intelligence, SQL, and data agents to turn data into insights.

Module 2: Get started with Copilot in Microsoft Fabric for data engineering

Accelerate data engineering in Fabric with Copilot—apply AI prompts to ingest, transform, orchestrate, and explain dataflows, pipelines, and Spark code.

Module 3: Get started with Copilot in Microsoft Fabric for Data Warehouse

Accelerate warehouse analytics with Copilot in Fabric—use AI chat, inline completions, and quick actions to generate, refine, explain, and fix T-SQL while applying best-practice prompting.

Module 4: Get started with Copilot in Power BI

Copilot in Power BI increases productivity when developing semantic models and reports using Power BI. Copilot also allows you to interact with your data using natural language to gain insights.

Module 5: Implement Microsoft Fabric Data Agents (chat with your data)

Enable secure conversational access to enterprise data with Fabric data agents—design, configure, govern, and integrate AI-powered Q&A experiences across OneLake sources.

Module 6: Manage Copilot in Microsoft Fabric

This module covers the fundamentals of Copilot in Microsoft Fabric, including its architecture and governance model, configuration of tenant and capacity settings, monitoring of consumption with token-based costing, and strategies for scalable, cost-effective rollout.