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
Отзиви от потребители (4)
Работните примери ни позволиха да усетим какво е работа с програмата. Добри обяснения и интеграция на теоретични концепции и както те се свързват с практически приложения.
Ian - Archeoworks Inc.
Курс - ArcGIS Fundamentals
Машинен превод
Всички теми, които той разгледа, включително и примерите. Обясни също как те ни помагат в нашата дневна работа.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Курс - QGIS for Geographic Information System
Машинен превод
Наистина се насладих на обучението. Намерих всички модули да бъдат приложими за проблемите, които се опитвам да решя на работа. Интеграцията на обучението с тетради Jupyter беше впечатляваща.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Курс - Python for Geographic Information System (GIS)
Машинен превод
Това, което повече всичко ми хареса в обучението, беше организацията и местоположението
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Курс - ArcGIS for Spatial Analysis
Машинен превод