Struttura del corso
1. Azure per il Data Engineer
- Spiegare l'evoluzione del mondo dei dati
- Fornire una panoramica sui servizi della piattaforma dati di Azure
- Identificare i compiti eseguiti da un Data Engineer
- Descrivere gli utilizzi del cloud in uno studio di caso
- Identificare l'evoluzione del mondo dei dati
- Determinare i servizi della piattaforma dati di Azure
- Identificare i compiti da svolgere da parte di un Data Engineer
- Concludere le consegne di data engineering
2. Lavorare con il Data Storage
- Scegliere un approccio per il data storage in Azure
- Creare un Account di Archiviazione di Azure
- Spiegare l'archiviazione Data Lake di Azure
- Caricare dati su Azure Data Lake
- Laboratorio: Lavorare con il Data Storage
- Scegliere un approccio per il data storage in Azure
- Creare un Account di Archiviazione
- Spiegare l'archiviazione Data Lake
- Caricare dati su Data Lake Store
3. Abilitare la Data Science basata sul team con Azure Databricks
- Spiegare Azure Databricks
- Lavorare con Azure Databricks
- Leggere i dati con Azure Databricks
- Eseguire trasformazioni con Azure Databricks
- Laboratorio: Abilitare la Data Science basata sul team con Azure Databricks
- Spiegare Azure Databricks
- Lavorare con Azure Databricks
- Leggere i dati con Azure Databricks
- Eseguire trasformazioni con Azure Databricks
4. Costruire database distribuiti globalmente con Cosmos DB
- Creare un database di Azure Cosmos DB scalabile
- Inserire e query i dati nel database di Azure Cosmos DB
- Costruire un'app .NET Core per Cosmos DB in Visual Studio Code
- Distribuire i dati globalmente con Azure Cosmos DB
- Laboratorio: Costruire database distribuiti globalmente con Cosmos DB
- Creare un database di Azure Cosmos DB
- Inserire e query i dati in Azure Cosmos DB
- Costruire un'app .Net Core per Azure Cosmos DB utilizzando VS Code
- Distribuire i dati globalmente con Azure Cosmos DB
5. Lavorare con database relazionali nel cloud
- Utilizzare il Database SQL di Azure
- Descrivere l'Azure SQL Data Warehouse
- Creare e query un Azure SQL Data Warehouse
- Utilizzare PolyBase per caricare dati in Azure SQL Data Warehouse
- Laboratorio: Lavorare con database relazionali nel cloud
- Utilizzare il Database SQL di Azure
- Descrivere l'Azure SQL Data Warehouse
- Creare e query un Azure SQL Data Warehouse
- Utilizzare PolyBase per caricare dati in Azure SQL Data Warehouse
6. Eseguire analisi in tempo reale con Stream Analytics
- Spiegare i flussi di dati e l'elaborazione degli eventi
- Ingestione dei dati con Event Hubs
- Elaborazione dei dati con i job di Stream Analytics
- Laboratorio: Eseguire analisi in tempo reale con Stream Analytics
- Spiegare i flussi di dati e l'elaborazione degli eventi
- Ingestione dei dati con Event Hubs
- Elaborazione dei dati con i job di Stream Analytics
7. Orchestrare il movimento dei dati con Azure Data Factory
- Spiegare come funziona Azure Data Factory
- Componenti di Azure Data Factory
- Azure Data Factory e Databricks
- Laboratorio: Orchestrare il movimento dei dati con Azure Data Factory
- Spiegare come funziona Data Factory
- Componenti di Azure Data Factory
- Azure Data Factory e Databricks
8. Sicurezza delle piattaforme dati di Azure
- Introduzione alla sicurezza
- Componenti chiave della sicurezza
- Sicurezza degli account di archiviazione e dell'archiviazione Data Lake
- Sicurezza dei data store
- Sicurezza dei dati in streaming
- Laboratorio: Sicurezza delle piattaforme dati di Azure
- Introduzione alla sicurezza
- Componenti chiave della sicurezza
- Sicurezza degli account di archiviazione e dell'archiviazione Data Lake
- Sicurezza dei data store
- Sicurezza dei dati in streaming
9. Monitoraggio e risoluzione dei problemi di archiviazione e elaborazione dei dati
- Spiegare le capacità di monitoraggio disponibili
- Risolvere i problemi comuni dell'archiviazione dei dati
- Risolvere i problemi comuni dell'elaborazione dei dati
- Gestire il ripristino da disastri
- Laboratorio: Monitoraggio e risoluzione dei problemi di archiviazione e elaborazione dei dati
- Spiegare le capacità di monitoraggio disponibili
- Risolvere i problemi comuni dell'archiviazione dei dati
- Risolvere i problemi comuni dell'elaborazione dei dati
- Gestire il ripristino da disastri
Requisiti
- Esperienza con l'analisi dei dati di base (ad esempio, Excel)
- Comprensione generale dei concetti cloud (ad esempio, AWS)
Pubblico
- Ingegneri database
- Sviluppatori
Recensioni (4)
Esempi pratici ci hanno permesso di comprendere realmente come funziona il programma. Spiegazioni accurate e integrazione di concetti teorici e delle loro applicazioni pratiche.
Ian - Archeoworks Inc.
Corso - ArcGIS Fundamentals
Traduzione automatica
Tutti gli argomenti che ha trattato, inclusi gli esempi. Ha anche spiegato come siano utili nel nostro lavoro quotidiano.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Corso - QGIS for Geographic Information System
Traduzione automatica
Ho davvero apprezzato il corso di formazione. Ho trovato tutti i moduli molto pertinenti ai problemi che sto cercando di risolvere al lavoro. L'integrazione del training con i notebook Jupyter era davvero impressionante.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Corso - Python for Geographic Information System (GIS)
Traduzione automatica
La cosa che mi è piaciuta di più del corso era l'organizzazione e la sede.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Corso - ArcGIS for Spatial Analysis
Traduzione automatica