Создание аналитики NFL с помощью Fabric, Power BI и ИИ-агентов

На этом семинаре мы создадим комплексную эталонную архитектуру для анализа данных НФЛ в Microsoft Fabric, используя данные NFLVerse. Вы узнаете, как загрузить данные NFLVerse локально с помощью Python, проверить процесс сбора данных, создать рабочую область Fabric и Lakehouse, загрузить необработанные файлы в Bronze, преобразовать данные в тщательно отобранные схемы Gold Star, проверить модель Gold, развернуть семантическую модель Power BI и подготовить решение для аналитики на основе ИИ. На семинаре также сравниваются два шаблона агентов данных Fabric: агент данных Lakehouse, использующий SQL поверх таблиц Gold, и агент данных с семантической моделью, использующий DAX поверх управляемой семантической модели Power BI. В завершение мы протестируем агентов в Microsoft 365 Copilot, проведем оценку и рассмотрим цикл разработки агентов для повышения качества анализа естественного языка. Этот проект предназначен в качестве образовательной эталонной архитектуры для моделирования данных, семантического моделирования, агентов данных Fabric и рабочих процессов оценки ИИ. Данные NFLVerse используются в демонстрационных целях и не должны рассматриваться как проверенные производственные спортивные данные. Репозиторий GitHub: https://github.com/robkerr/nflverse-f... Разделы: 0:00 Введение 1:42 Архитектура решения 3:59 Загрузка данных 4:37 Запуск локальных тестов 5:01 Создание рабочей области 5:36 Создание Lakehouse 6:14 Загрузка блокнотов 6:53 Загрузка необработанных данных 8:24 Преобразование необработанных данных в Bronze 9:32 Преобразование Bronze в Gold 10:28 Проверка Gold 11:26 Развертывание семантической модели 17:31 Подготовка к ИИ 19:49 Агент семантической модели 23:47 Агент Data Lake 26:32 Тестирование M365 Copilot 29:53 Оценка агентов 32:05 Цикл разработки агентов Рассматриваемые темы: Microsoft Fabric, Lakehouse, семантические модели Power BI, TMDL, DAX, Дельта-таблицы, архитектура Bronze/Silver/Gold, NFLVerse, nflreadpy, Fabric Data Agents, NL2SQL, NL2DAX, Microsoft 365 Copilot, оценка агентов и моделирование данных, готовое для ИИ.