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Struttura del corso
1. Azure per l'ingegnere dei dati
- Spiega il mondo dei dati in evoluzione
- Esaminare i servizi nella piattaforma dati Azure
- Identificare le attività eseguite da un ingegnere dei dati
- Descrivi i casi d'uso per il cloud in un case study
- Identifica il mondo dei dati in evoluzione
- Determinare i servizi della piattaforma dati Azure
- Identificare le attività che devono essere eseguite da un Data Engineer
- Finalizzare i risultati finali dell'ingegneria dei dati
2. Lavorare con l'archiviazione dei dati
- Scelta di un approccio di archiviazione dei dati in Azure
- Creare un account di archiviazione Azure
- Spiegare Azure l'archiviazione del data lake
- Caricare i dati nel data lake Azure
- Lab: Utilizzo dell'archiviazione dei dati
- Scelta di un approccio di archiviazione dei dati in Azure
- Creare un account di archiviazione
- Spiegare Data Lake Storage
- Caricare i dati in Data Lake Store
3. Abilitazione di Team Based Data Science con Azure Databricks
- Spiegare Azure Databricks
- Lavora con Azure Databricks
- Leggere i dati con Azure Databricks
- Eseguire trasformazioni con Azure Databricks
- Lab: Abilitazione di Team Based Data Science con Azure Databricks
- Spiegare Azure Databricks
- Lavora con Azure Databricks
- Leggere i dati con Azure Databricks
- Eseguire trasformazioni con Azure Databricks
4. Creazione di Database distribuiti a livello globale con Cosmos DB
- Creare un database Azure Cosmos DB costruito per la scalabilità
- Inserimento e interrogazione dei dati nel database Azure Cosmos DB
- Creare un'app .NET Core per Cosmos DB in Visual Studio Code
- Distribuisci i tuoi dati a livello globale con Azure Cosmos DB
- Lab: Creazione di Database distribuiti a livello globale con Cosmos DB
- Creare un Azure Cosmos DB
- Inserimento e interrogazione dei dati in Azure Cosmos DB
- Creare un'app .Net Core per Azure Cosmos DB usando VS Code
- Distribuisci i dati a livello globale con Azure Cosmos DB
5. Lavorare con archivi di dati relazionali nel cloud
- Utilizzare Azure SQL Database
- Descrivere Azure SQL Data Warehouse
- Creazione e interrogazione di un Azure SQL Data Warehouse
- Usare PolyBase per caricare i dati in Azure SQL Data Warehouse
- Lab: Utilizzo di archivi di dati relazionali nel cloud
- Utilizzare Azure SQL Database
- Descrivere Azure SQL Data Warehouse
- Creazione e interrogazione di un Azure SQL Data Warehouse
- Usare PolyBase per caricare i dati in Azure SQL Data Warehouse
6. Esecuzione di analisi in tempo reale con Analisi di flusso
- Spiegare i flussi di dati e l'elaborazione degli eventi
- Inserimento dati con Hub eventi
- Elaborazione dei dati con i processi di Analisi di flusso
- Lab: Esecuzione di analisi in tempo reale con Analisi di flusso
- Spiegare i flussi di dati e l'elaborazione degli eventi
- Inserimento dati con Hub eventi
- Elaborazione dei dati con i processi di Analisi di flusso
7. Orchestrazione dello spostamento dei dati con Azure Data Factory
- Spiegare il funzionamento di Azure Data Factory
- Azure Componenti di Data Factory
- Azure Data Factory e Databricks
- Lab: Orchestrazione dello spostamento dei dati con Azure Data Factory
- Spiegare il funzionamento di Data Factory
- Azure Componenti di Data Factory
- Azure Data Factory e Databricks
8. Protezione delle piattaforme dati Azure
- Introduzione alla sicurezza
- Componenti chiave per la sicurezza
- Protezione degli account di archiviazione e di Data Lake Storage
- Protezione degli archivi dati
- Protezione dei flussi di dati
- Lab: Protezione delle piattaforme dati Azure
- Introduzione alla sicurezza
- Componenti chiave per la sicurezza
- Protezione degli account di archiviazione e di Data Lake Storage
- Protezione degli archivi dati
- Protezione dei flussi di dati
9. Monitoraggio e risoluzione dei problemi di archiviazione ed elaborazione dei dati
- Spiegare le funzionalità di monitoraggio disponibili
- Risolvere i problemi comuni relativi all'archiviazione dei dati
- Risolvere i problemi comuni relativi all'elaborazione dei dati
- Gestire il ripristino di emergenza
- Lab: Monitoraggio e risoluzione dei problemi di archiviazione ed elaborazione dei dati
- Spiegare le funzionalità di monitoraggio disponibili
- Risolvere i problemi comuni relativi all'archiviazione dei dati
- Risolvere i problemi comuni relativi all'elaborazione dei dati
- Gestire il ripristino di emergenza
Requisiti
- Esperienza con l'analisi elementare dei dati (ad esempio, Excel)
- Una comprensione generale dei concetti di cloud (ad esempio, AWS)
Pubblico
- Database Ingegneri
- Gli sviluppatori
35 ore
Recensioni (5)
Hands-on examples allowed us to get an actual feel for how the program works. Good explanations and integration of theoretical concepts and how they relate to practical applications.
Ian - Archeoworks Inc.
Corso - ArcGIS Fundamentals
Esercizio di laboratorio
Tse Kiat - ST Engineering Training & Simulation Systems Pte. Ltd.
Corso - Automated Monitoring with Zabbix
Traduzione automatica
All the topics which he covered including examples. And also explained how they are helpful in our daily job.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Corso - QGIS for Geographic Information System
Mi è piaciuto lo stile di Pablo, il fatto che abbia trattato molti argomenti, dalla progettazione di report, alla personalizzazione con html all'implementazione di semplici algoritmi ML. Good equilibrio informazioni teoriche / esercizi. Pablo ha davvero coperto tutti gli argomenti che mi interessavano e ha dato risposte esaurienti alle mie domande.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Corso - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Traduzione automatica
Actual application of spotfire and all basic functions.
