Nền tảng kiến thức cần thiết để tiếp cận DP-600 hiệu quả

Tại sao cần kỹ năng nền trước khi học Microsoft Fabric

Microsoft Fabric là nền tảng dữ liệu hợp nhất của Microsoft, giúp doanh nghiệp xây dựng hệ thống dữ liệu thống nhất từ thu thập, xử lý đến phân tích và AI. Nền tảng này tích hợp toàn bộ khả năng phân tích dữ liệu của Microsoft vào một sản phẩm duy nhất dựa trên nền tảng SaaS (phần mềm dưới dạng dịch vụ).

Một số lợi ích khi triển khai Microsoft Fabric:

• Hợp nhất các dịch vụ dữ liệu rời rạc như Power BI, Azure Synapse, Data Factory,… vào một nền tảng duy nhất
• Giảm chi phí hạ tầng và tăng tốc độ triển khai hệ thống phân tích dữ liệu
• Tăng khả năng cộng tác giữa các vai trò: analyst, engineer, business user

Tìm hiểu thêm về Microsoft Fabric: https://datapot.vn/inbmicrosoftfabric/

Để khai thác hiệu quả nền tảng này, người học cần có nền tảng vững và kiến thức cơ bản về:

• Ngôn ngữ SQL: Truy vấn dữ liệu
• Sử dụng Power BI: Trực quan hóa và phân tích dữ liệu

Nếu chưa vững 2 nội dung này, việc học Fabric sẽ trở nên khó hiểu, mất nhiều thời gian hoặc không theo kịp khóa học.

Cụ thể, bạn có thể bắt đầu học Microsoft Fabric ngay nếu bạn đạt 1 trong các tiêu chí sau:

• Bạn đã hoàn thành các học phần DP080 – Querying Data with Microsoft T-SQL và PL300 – Analyzing Data with Power BI (tại Datapot hoặc có chứng chỉ tương đương).
• Bạn đã có kinh nghiệm làm việc tối thiểu 01 năm với các công cụ SQL và Power BI.

Bạn không rõ mình đã đủ kiến thức nền tảng để bắt đầu học Microsoft Fabric chưa? Trong bài viết này, Datapot sẽ cung cấp cho bạn danh sách các kỹ năng SQL và Power BI cần biết để chuẩn bị sẵn sàng cho khóa học Microsoft Fabric nhé!

Các kỹ năng SQL cần thiết

Khi học Microsoft Fabric, bạn cần thành thạo những kiến thức SQL cơ bản sau:

1. Hiểu và làm việc với cơ sở dữ liệu quan hệ

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Cơ sở dữ liệu quan hệ và ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc
• Biết cách tổ chức dữ liệu trong các bảng (tables), cột (columns) và hàng (rows).
• Hiểu vai trò của khóa chính (primary key) và khóa ngoại (foreign key) để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu.

2. Thực hiện các truy vấn dữ liệu cơ bản

• Viết các mệnh đề truy vấn cơ bản với SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY
• Phân biệt các kiểu dữ liệu trong SQL
• Biết cách sử dụng các hàm trong SQL như hàm chuyển đổi kiểu dữ liệu, hàm Datetime, hàm String.

3. Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng

• Thực hiện các phép JOIN để kết hợp dữ liệu: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN
• Thực hiện các phép JOIN nhiều điều kiện, JOIN nhiều bảng dữ liệu, Self-join.
• Hiểu cách các loại JOIN ảnh hưởng đến kết quả truy vấn.
• Hiểu và thực hiện UNION và UNION ALL

4. Sử dụng hàm tổng hợp dữ liệu

• Dùng các hàm tổng hợp (Aggregate functions): COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX()
• Dùng HAVING để lọc kết quả sau khi nhóm.
• Sử dụng các toán tử logic khi truy vấn (logical statement) như AND, OR, IN, LIKE, BETWEEN,…
• Sử dụng Window Function như ROW_NUMBER(), RANK() và PARTITION BY

5. Tạo và làm việc với các truy vấn con (Subqueries), bảng tạm (CTE)

• Viết truy vấn lồng nhau để tính toán hoặc lọc dữ liệu trong câu lệnh chính.

6. Thao tác với dữ liệu

• Biết cách thực hiện các lệnh:
  • INSERT để thêm dữ liệu vào bảng.
  • UPDATE để chỉnh sửa dữ liệu.
  • DELETE để xóa dữ liệu.

Checklist tự đánh giá kỹ năng SQL

Gợi ý: Đánh dấu ✅ tối thiểu 7/9 mục trước khi học Fabric

Ghi chú

• Các kiến thức trên tương đương với yêu cầu đầu vào cơ bản để học các đối tượng như Lakehouse, Data Warehouse và Dataflows trong Microsoft Fabric.
• Bạn không cần kiến thức về stored procedure, trigger hay advanced T-SQL khi bắt đầu.

Các kỹ năng Power BI cần thiết

Khi học Microsoft Fabric, bạn cũng cần thành thạo những kỹ năng Power BI sau:

1. Chuẩn bị dữ liệu (Prepare the Data)

• Hiểu được toàn bộ luồng phân tích dữ liệu
• Kết nối đến các nguồn dữ liệu phổ biến (Excel, SQL Server, Web API…) và thực hiện các tùy chỉnh, bảo mật nguồn dữ liệu.
• Phân biệt được các chế độ kết nối trong Power BI.
• Làm sạch, biến đổi dữ liệu bằng Power Query
• Khám phá metadata của dữ liệu

2. Mô hình hóa dữ liệu (Model the Data)

• Hiểu các khái niệm cơ bản về dimensional model
• Thiết lập và chỉnh sửa các mối quan hệ giữa bảng (Relationships).
• Hiểu và áp dụng mô hình dạng Star Schema (Schema hình sao) để xây dựng mô hình.
• Hiểu các khái niệm cơ bản về DAX
• Tạo các công thức tính toán bằng DAX (aggregation measure, CALCULATE, time intelligence measure, statistical functions
• Phân biệt implicit measure và explicit measure
• Hiểu và sử dụng được semi-additive measure, non-additive measure.
• Nhận biết và tối ưu hiệu suất của model

3. Trực quan hóa và phân tích dữ liệu (Visualize and Analyze the Data)

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản trong thiết kế báo cáo
• Tạo các biểu đồ cơ bản (Column chart, Bar Chart, Line Chart, Pie Chart, Table, Matrix,…)
• Tùy chỉnh biểu đồ (Đổi màu sắc, conditional formatting, format trục, nhãn giá trị, tooltip,…)
• Thêm các thành phần tương tác (Slicer, Filter Panel, Bookmark, Drill Down/Drill Through,…)

4. Triển khai và duy trì dữ liệu (Deploy and Maintain Assets)

• Tạo và quản lý workspace và các assets trong workspace
• Phân biệt các role trong workspace
• Thiết đặt các cảnh báo
• Thiết lập phân quyền dữ liệu
• Cài đặt gateway, tự động refresh

Datapot gửi bạn thang đo kỹ năng chi tiết theo chứng chỉ PL300:

exam-pl-300-microsoft-power-bi-data-analyst-skills-measured.pdf

Ghi chú

• Microsoft Fabric tận dụng nhiều kỹ năng chuẩn PL-300, đặc biệt khi làm việc với Dataflows, Semantic Models, Power BI Reports trong Fabric workspace.
• Hãy dành thời gian ôn tập nếu cần thiết. Việc chuẩn bị tốt sẽ giúp bạn học nhanh hơn, tự tin hơn và khai thác được giá trị của Microsoft Fabric một cách hiệu quả.

Lưu Trọng Hưng

Data Analyst