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본 과정은 엔터프라이즈 환경에서 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석 시스템을 구축하고 자격증을 취득하려는 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어를 위한 과정입니다. SaaS 기반의 통합 데이터 플랫폼인 Microsoft Fabric의 코어 아키텍처를 이해하고, OneLake를 중심으로 한 데이터 수집, 메달리온 아키텍처 기반의 데이터 변환, 전사적 배포 및 거버넌스 관리까지 실무 핵심 기술을 체계적으로 학습합니다.

Microsoft Fabric 환경을 구성하고, 용량(Capacity) 관리 및 테넌트 설정을 제어할 수 있습니다.

OneLake 기반의 데이터 레이크하우스(Lakehouse) 및 데이터웨어하우스(Data Warehouse)를 설계할 수 있습니다.

Data Factory 파이프라인과 Dataflow Gen2를 활용하여 확장 가능한 가속화된 ETL 프로세스를 구현할 수 있습니다.

Apache Spark 스크립트와 T-SQL을 사용하여 대규모 데이터를 정제하고 거대한 의미 체계 모델(Semantic Model)을 빌드할 수 있습니다.

Power BI와 연동하여 대용량 실시간 DirectLake 모드 리포트를 설계하고 소스 제어(Git) 및 배포 파이프라인을 운영할 수 있습니다.

Day 1	Microsoft Fabric 환경 구성 및 데이터 수집 솔루션 설계 Microsoft Fabric 개요 및 핵심 아키텍처 (OneLake 개념 이해, 테넌트 및 작업 영역 설정) Fabric 용량(Capacity) 관리 및 비용 최적화 모니터링 전략 OneLake 데이터 수집 전략 (바로 가기 Shortcuts 구현, 온프레미스 게이트웨이 연동) Data Factory 가이드 (데이터 파이프라인 구성, Dataflow Gen2를 활용한 로우코드 ETL 구현)
Day 2	레이크하우스(Lakehouse) 및 데이터웨어하우스(Data Warehouse) 구현 메달리온(Medallion: Bronze-Silver-Gold) 아키텍처 기반 설계 및 파일 형식 관리 (Delta Parquet) 레이크하우스 구현 (Spark 노트북 및 SQL 분석 엔드포인트를 활용한 테이블 제어) 데이터웨어하우스 구축 (T-SQL 기반의 테이블 설계, 뷰, 저장 프로시저 및 성능 최적화) Apache Spark 기반 데이터 변환 (PySpark 스크립트 작성, 라이브러리 관리 및 분산 처리 운영)
Day 3	전사적 의미 체계 모델(Semantic Model) 및 인텔리전스 설계 확장 가능한 의미 체계 모델 설계 (스타 스키마 설계, 관계 및 계층 구조 설정) 고급 DAX(Data Analysis Expressions) 구현 및 차원 성능 최적화 대용량 고속 조회를 위한 DirectLake 스토리지 모드 구성 및 메모리 관리 Real-Time Intelligence 솔루션 (이벤트 스트림 Eventstream 수집, KQL 데이터베이스 쿼리 아키텍처)
Day 4	자산 관리, 거버넌스 및 DP-600 자격증 취득 전략 거버넌스 및 보안 체계 구축 (민감도 레이블 적용, 행/열 수준 보안 RLS/CLS 설계) 수명 주기 관리 및 개발자 통합 (Git 패브릭 연동, 배포 파이프라인 Deployment Pipelines 활용) 종합 실습 프로젝트 (데이터 수집부터 모델링, 시각화까지의 엔드투엔드 Fabric 파이프라인 구현 랩) DP-600 자격시험 준비 (핵심 출제 도메인 분석, 요약 가이드 및 모의평가 풀이)