Завдяки даному курсу слухачі навчяться впроваджувати різні технології платформ даних в рішення, які відповідають технічним і бізнес вимогам, включаючи локальні, хмарні і гібридні сценарії даних, які поєднують як реляційні дані, так і No-SQL дані. Слухачі також дізнаються, як обробляти дані з використанням ряду технологій та мов як для потокової передачі, так і для пакетних даних.
Слухачі також навчяться реалізовувати безпеку даних, включаючи автентифікацію, авторизацію, політики і стандарти даних. А також визначать і реалізують моніторинг рішень для зберігання і обробки даних. Нарешті, слухачі зможуть управляти рішеннями для даних Azure і усувати несправності, що включає в себе оптимізацію і аварійне відновлення великих обсягів даних, пакетну обробку і рішення для потокової передачі даних.
Після закінчення курсу слухачі зможуть:
- пояснити світ даних, що розвивається;
- дослідити служби в платформі даних Azure;
- визначати завдання, які виконуються інженером по обробці даних;
- описувати варіанти використання хмари в Case Study;
- обирати підхід до зберігання даних в Azure;
- створювати обліковий запис сховища Azure;
- пояснювати сховище Azure Data Lake Storage;
- завантажувати дані в Azure Data Lake;
- пояснювати Azure Databricks;
- працювати з Azure Databricks;
- зуміти прочитати дані за допомогою Azure Databricks;
- виконувати перетворення за допомогою Azure Databricks;
- створювати базу даних Azure Cosmos DB;
- вставляти і запитувати дані в базі даних Azure Cosmos DB;
- створювати додаток .NET Core для Azure Cosmos DB в Visual Studio Code;
- глобально поширювати власні дані за допомогою Azure Cosmos DB;
- використовувати базу даних SQL Azure;
- описувати сховище даних Azure;
- створювати і запитувати сховище даних Azure SQL;
- використовувати PolyBase для завантаження даних в сховище даних SQL Azure;
- пояснювати потоки даних і обробку подій;
- завантажувати дані за допомогою Event Hubs;
- обробляти дані за допомогою Stream Analytics Jobs;
- пояснювати, як працює Azure Data Factory;
- знати ключові компоненти безпеки;
- захищати облікові записи сховища і Data Lake Storage;
- захищати сховища даних;
- захищати потокові дані;
- пояснювати доступні можливості моніторингу;
- усувати поширені проблеми зберігання даних;
- усувати поширені проблеми обробки даних;
- управляти аварійним відновленням.
Аудиторія
Основна аудиторія цього курсу - фахівці по роботі з даними, архітектори даних і фахівці з бізнес-аналітики, які бажають дізнатися про технології платформ даних, існуючих в Microsoft Azure. Вторинною аудиторією цього курсу є фахівці, які розробляють додатки, що доставляють контент з технологій платформ даних, існуючих в Microsoft Azure.
Для ефективного навчання на курсі, слухачі повинні володіти такими знаннями і навичками:
На додаток до свого професійного досвіду слухачі, які проходять дане навчання, повинні мати технічні знання, еквівалентні курсу Основи Microsoft Azure.
- Azure для інженера з обробки даних
- Пояснення світу даних, що розвивається
- Огляд служб в платформі даних Azure
- Визначення завдань, які виконуються інженером по обробці даних
- Опис варіантів використання хмари в Case Study
- Робота зі сховищем даних
- Вибір підходу до зберігання даних в Azure
- Створення облікового запису сховища Azure
- Пояснення сховища Azure Data Lake
- Завантаження даних в Azure Data Lake
- Включення командного аналізу даних за допомогою блоків даних Azure
- Пояснення Azure Databricks
- Робота з Azure Databricks
- Читання даних за допомогою Azure Databricks
- Виконання перетворень за допомогою Azure Databricks
- Створення глобально розподілених баз даних за допомогою Cosmos DB
- Створення бази даних Azure Cosmos DB
- Вставка і запит даних в базі даних Azure Cosmos DB
- Створення програми .NET Core для Cosmos DB в Visual Studio Code
- Глобальне поширення власних даних за допомогою Azure Cosmos DB
- Робота з реляційними сховищами даних в хмарі
- Використання бази даних SQL Azure
- Опис сховища даних SQL Azure
- Створення і запит сховища даних Azure SQL
- Використання PolyBase для завантаження даних в сховище даних SQL Azure
- Виконання аналітики в реальному часі за допомогою Stream Analytics
- Пояснення потоків даних і обробки подій
- Завантаження даних за допомогою Event Hubs
- Обробка даних за допомогою Stream Analytics Jobs
- Управління переміщенням даних за допомогою Azure Data Factory
- Пояснення роботи Azure Data Factory
- Компоненти Azure Data Factory
- Azure Data Factory і Databricks
- Захист платформ даних Azure
- Вступ до безпеки
- Ключові компоненти безпеки
- Захист облікових записів сховища і Data Lake Storage
- Захист сховищ даних
- Захист потокових даних
- Моніторинг та усунення несправностей сховища даних і обробки даних
- Пояснення доступних можливостей моніторингу
- Вирішення типових проблем зберігання даних
- Вирішення типових проблем обробки даних
- Керування аварійним відновленням