一份面向中文工程师 / 架构师 / 售前的 Microsoft Fabric 8 周深度学习计划， 包含每周材料、动手实验、与 Databricks / Snowflake / AWS / GCP 的对比， 以及客户对话所需的迁移与共存方案。
- 想看完整计划 → 直接读
fabric-learning-plan.md（8 周课表、~15 KB） - 想把课程加进日历 → 导入
schedule/fabric-8-week-plan.ics - 要深挖某个主题 → 看
deep-dives/ - 客户对话/选型谈判 → 看
playbooks/和comparisons/
microsoft-fabric-learning-plan/
├── README.md ← 你正在看
├── LICENSE (MIT)
├── fabric-learning-plan.md 主计划：8 周课程大纲
├── schedule/
│ ├── fabric-8-week-plan.ics 日历文件（可导入 Outlook/Google）
│ └── weekly-schedule.md 每周详细日程（与 ICS 对应）
├── deep-dives/
│ ├── w6-mirroring-deep-dive.md Mirroring（零 ETL 集成）深度实操
│ └── w7-data-agents-deep-dive.md Data Agents + Fabric IQ + MCP 深度
├── playbooks/
│ ├── customer-conversation-5w.md 客户对话 5W 框架
│ └── databricks-to-fabric.md Databricks 迁移 / 共存方案
└── comparisons/
└── fabric-vs-competitors-matrix.md Fabric vs Databricks/Snowflake/AWS/GCP 详细矩阵
- ✅ 在白板上画出 Fabric = OneLake + 6 workload + Copilot/Agents 的完整架构
- ✅ 独立搭建 Medallion（Bronze→Silver→Gold）数据管道
- ✅ 熟练用 Lakehouse / Warehouse / KQL DB / Notebook / Pipeline / Eventstream / Power BI 语义模型
- ✅ 用 Mirroring + Shortcuts 实现零 ETL 集成（Snowflake / Cosmos DB / Azure SQL / Oracle）
- ✅ 用 DirectLake 让 Power BI 直读 OneLake
- ✅ 创建 Data Agent，配合 Fabric IQ 业务本体做自然语言数据问答
- ✅ 在选型谈判中清晰对比 Fabric vs Databricks vs Snowflake
- ✅ 完成 DP-600 / DP-700 认证
- 标准节奏：8 周 × 8–10 h/周 ≈ 70 小时
- 强化节奏：4 周 × 16–20 h/周（双倍投入）
- 业余节奏：12 周 × 5–6 h/周
建议节奏：标准节奏，每周固定 5 个 90–120 分钟时段。
Snowflake 是最好的 DW，Databricks 是最好的 Lakehouse， Fabric 是最好的"端到端 SaaS 数据 + AI 平台"。
当业务要 BI + ML + 实时 + 治理 一站式、且组织已在微软栈上，Fabric 是最低摩擦的选择。
详细差异化论证见 comparisons/fabric-vs-competitors-matrix.md。
- 最小 demo：
turbo998/fabric-mirroring-directlake-agent-demo— Mirroring + DirectLake + Data Agent 三件套端到端实操
MIT © 2026 turbo998 — 欢迎 fork / 修改 / 用于内部培训