План на курса

1. Azure за Data Engineer

  • Обяснението за еволюцията на данните
  • Обзорът върху услугите в платформата Azure Data
  • Идентифициране на задачите, извършвани от инженер по данни
  • Описание на използването на облака в един кейс студи
  • Идентифициране на еволюцията на данните
  • Определаване на услугите в платформата Azure Data
  • Идентифициране на задачите, извършвани от инженер по данни
  • Финализиране на доставките за проектиращето на данните

2. Работа със съхранение на данни

  • Избор на подход за съхранение на данни в Azure
  • Създаване на Azure Storage Account
  • Обяснение за Azure Data Lake съхранението
  • Качване на данни в Azure Data Lake
  • Лаб: Работа със съхранение на данни
  • Избор на подход за съхранение на данни в Azure
  • Създаване на Storage Account
  • Обяснение за Data Lake Storage
  • Качване на данни в Data Lake Store

3. Омогождаване на колаборативна работа с данни с Azure Databricks

  • Обяснение за Azure Databricks
  • Работа с Azure Databricks
  • Четене на данни с Azure Databricks
  • Изпълнение на преобразувания с Azure Databricks
  • Лаб: Омогождаване на колаборативна работа с данни с Azure Databricks
  • Обяснение за Azure Databricks
  • Работа с Azure Databricks
  • Четене на данни с Azure Databricks
  • Изпълнение на преобразувания с Azure Databricks

4. Създаване на глобално дистрибуирани бази данни с Cosmos DB

  • Създаване на Azure Cosmos DB база данни, изградена за разширяемост
  • Вмъкване и търсене на данни в Azure Cosmos DB базата данни
  • Създаване на .NET Core приложение за Cosmos DB в Visual Studio Code
  • Дистрибуиране на данните глобално с Azure Cosmos DB
  • Лаб: Създаване на глобално дистрибуирани бази данни с Cosmos DB
  • Създаване на Azure Cosmos DB
  • Вмъкване и търсене на данни в Azure Cosmos DB
  • Създаване на .Net Core приложение за Azure Cosmos DB, използвайки VS Code
  • Дистрибуиране на данните глобално с Azure Cosmos DB

5. Работа с релационни дейтабази в облака

  • Използване на Azure SQL Database
  • Описание на Azure SQL Data Warehouse
  • Създаване и търсене в Azure SQL Data Warehouse
  • Използване на PolyBase за зареждане на данни в Azure SQL Data Warehouse
  • Лаб: Работа с релационни дейтабази в облака
  • Използване на Azure SQL Database
  • Описание на Azure SQL Data Warehouse
  • Създаване и търсене в Azure SQL Data Warehouse
  • Използване на PolyBase за зареждане на данни в Azure SQL Data Warehouse

6. Извършване на реално-временен анализ с Stream Analytics

  • Обяснение за потоци от данни и обработка на събития
  • Зареждане на данни с Event Hubs
  • Обработка на данни с Stream Analytics Jobs
  • Лаб: Извършване на реално-временен анализ с Stream Analytics
  • Обяснение за потоци от данни и обработка на събития
  • Зареждане на данни с Event Hubs
  • Обработка на данни с Stream Analytics Jobs

7. Организиране на преместването на данни с Azure Data Factory

  • Обяснение как работи Azure Data Factory
  • Компоненти на Azure Data Factory
  • Azure Data Factory и Databricks
  • Лаб: Организиране на преместването на данни с Azure Data Factory
  • Обяснение как работи Data Factory
  • Компоненти на Azure Data Factory
  • Azure Data Factory и Databricks

8. Запазване на платформите за данни в Azure

  • Въведение в сигурността
  • Ключови компоненти на сигурността
  • Запазване на Storage Accounts и Data Lake Storage
  • Запазване на дейтабазите
  • Запазване на стрийминг данни
  • Лаб: Запазване на платформите за данни в Azure
  • Въведение в сигурността
  • Ключови компоненти на сигурността
  • Запазване на Storage Accounts и Data Lake Storage
  • Запазване на дейтабазите
  • Запазване на стрийминг данни

9. Мониторинг и устраняване на проблеми при съхранението и обработката на данни

  • Обяснение за наличните възможности за мониторинг
  • Устраняване на общи проблеми със съхранението на данни
  • Устраняване на общи проблеми при обработката на данни
  • Управление на възстановяването след бедствие
  • Лаб: Мониторинг и устраняване на проблеми при съхранението и обработката на данни
  • Обяснение за наличните възможности за мониторинг
  • Устраняване на общи проблеми със съхранението на данни
  • Устраняване на общи проблеми при обработката на данни
  • Управление на възстановяването след бедствие

Изисквания

  • Опит с елементарен анализ на данни (например, Excel)
  • Общо разбиране за облак концепции (например, AWS)

Целева група

  • Инженери по дейтабази
  • Разработчици
 35 Часове

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (4)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории