| Продолжительность: 3 дня (24 ак.часа) Стоимость очного обучения: 23000 руб. |
| |||
|
Продолжительность курса – 3 дня (24 ак. часа)
Модуль 1. Azure для инженера данных
Этот модуль посвящен развитию больших данных и как технологии облачных платформ данных предоставляют новые возможности для исследования различными способами.
Темы
Обзор больших данных
Изучение служб в платформе данных Azure Data Platform
Определение задач, которые выполняет инженер данных
Обзор вариантов использования облака
Лабораторная работа: Выбор служб платформы Azure для работы с данными
Модуль 2. Работа с хранилищем данных
Этот модуль включает в себя использование различных способов хранения данных в Azure.
Темы
Выбор подхода к хранению данных в Azure
Создание учетной записи Azure Storage Account
Обзор хранилища данных Azure Data Lake
Загрузка данных в Azure Data Lake
Лабораторная работа: Работа с хранилищем данных
Модуль 3. Использование командного анализа данных с помощью Azure Databricks
Этот модуль включает в себя использование сервиса Azure Databricks и с тем, как с ним работает инженер данных, чтобы выполнять проекты в команде (Team Data Science).
Темы
Обзор Azure Databricks
Работа с Azure Databricks
Чтение данных с помощью Azure Databricks
Выполнение преобразований с помощью Azure Databricks
Лабораторная работа: Использование командного анализа данных с помощью Azure Databricks
Модуль 4. Создание глобально распределенных баз данных с помощью Cosmos DB
Этот модуль посвящен работе с данными NoSQL с помощью Azure Cosmos DB.
Темы
Создание базы данных Azure Cosmos DB для последующего масштабирования
Вставка и запрос к данным в базе данных Azure Cosmos DB
Создание приложения .NET Core для Cosmos DB в Visual Studio Code
Распределение данные по всему миру с помощью Azure Cosmos DB
Лабораторная работа: Создание глобально распределенных баз данных с помощью Cosmos DB
Модуль 5. Работа с реляционными хранилищами данных в облаке
В этом модуле описываются возможности платформы реляционных данных Azure, включая базу данных SQL и хранилище данных SQL.
Темы
Использование базы данных Azure SQL
Описание хранилища данных Azure SQL Data Warehouse
Создание и написание запросов к хранилищу данных Azure SQL Data Warehouse
Использование PolyBase для загрузки данных в Azure SQL Data Warehouse
Лабораторная работа: Работа с реляционными хранилищами данных в облаке
Модуль 6. Выполнение аналитики в реальном времени помощью Stream Analytics
Этот модуль посвящен концепции обработки событий и потоковой передачи данных, а также применение этих концепций к Events Hubs и Azure Stream Analytics.
Темы
Введение в потоки данных и обработку событий
Загрузка данных с помощью Event Hubs
Обработка данных с помощью Stream Analytics Jobs
Лабораторная работа: Выполнение аналитики в реальном времени помощью Stream Analytics
Модуль 7. Управление перемещением данных с помощью Azure Data Factory
Этот модуль посвящен службе Azure Data Factory, которая может использоваться для организации перемещения и преобразования данных из широкого спектра технологий платформы данных.
Темы
Обзор Azure Data Factory
Компоненты Azure Data Factory
Azure Data Factory и Databricks
Лабораторная работа: Выполнение перемещения данных с помощью Azure Data Factory
Модуль 8. Защита платформ данных Azure
Этот модуль описывает Azure как многоуровневую модель безопасности для защиты данных.
Темы
Введение в безопасность
Ключевые компоненты безопасности
Защита учетных записей хранения и хранилища Data Lake
Защита хранилищ данных
Защита потоковых данных
Лабораторная работа: Защита платформ данных Azure
Посмотреть другие курсы Windows Azure
