Kurzusleírás

1. Azure az adatmérnök számára

  • Magyarázza el az adatok fejlődő világát
  • Mérje fel a szolgáltatásokat az Azure adatplatformon
  • Azonosítsa az adatmérnök által végzett feladatokat
  • Ismertesse a felhő használati eseteit egy esettanulmányban
  • Azonosítsa az adatok fejlődő világát
  • Határozza meg az Azure adatplatform-szolgáltatásokat
  • Határozza meg az adatmérnök által elvégzendő feladatokat
  • Végezze el az adatkezelési eredményeket

2. Adattárolás használata

  • Válasszon adattárolási megközelítést a következőben: Azure
  • Hozzon létre egy Azure Storage-fiókot
  • Magyarázza el Azure Data Lake tárhely
  • Adatok feltöltése a Azure Data Lake-be
  • Lab: Adattárolás használata
  • Válasszon adattárolási megközelítést a következőben: Azure
  • Hozzon létre egy Storage-fiókot
  • Magyarázza el a Data Lake tárolást
  • Töltse fel az adatokat a Data Lake Store-ba

3. Csapatalapú Data Science engedélyezése Azure Databricks

  • Magyarázd el Azure Databricks
  • Munka a következővel: Azure Databricks
  • Adatok olvasása a Azure Databricks segítségével
  • Hajtsa végre az átalakításokat az Azure Databricks segítségével
  • Labor: Csapatalapú Data Science engedélyezése Azure Databricks
  • Magyarázd el Azure Databricks
  • Munka a következővel: Azure Databricks
  • Adatok olvasása a Azure Databricks segítségével
  • Hajtsa végre az átalakításokat az Azure Databricks segítségével

4. Globálisan elosztott Database építése a Cosmos DB-vel

  • Hozzon létre egy méretezhető Azure Cosmos DB adatbázist
  • Szúrjon be és kérdezzen le adatokat a Azure Cosmos DB adatbázisából
  • Készítsen .NET Core alkalmazást a Cosmos DB-hez a Visual Studio Code-ban
  • Ossza meg adatait globálisan a Azure Cosmos DB segítségével
  • Lab: Globálisan elosztott Database-ok készítése a Cosmos DB-vel
  • Hozzon létre egy Azure Cosmos DB-t
  • Adatok beszúrása és lekérdezése az Azure Cosmos DB-ben
  • Készítsen egy .Net Core alkalmazást Azure Cosmos DB-hez VS Code használatával
  • Az adatok globális terjesztése a Azure Cosmos DB segítségével

5. Relációs adattárak használata a felhőben

  • Használja Azure SQL Database
  • Ismertesse Azure SQL Data Warehouse
  • Egy Azure SQL Data Warehouse létrehozása és lekérdezése
  • Használja a PolyBase-t az adatok betöltéséhez Azure SQL Data Warehouse
  • Lab: Relációs adattárak használata a felhőben
  • Használja Azure SQL Database
  • Ismertesse Azure SQL Data Warehouse
  • Egy Azure SQL Data Warehouse létrehozása és lekérdezése
  • Használja a PolyBase-t az adatok betöltéséhez Azure SQL Data Warehouse

6. Valós idejű elemzés végrehajtása a Stream Analytics segítségével

  • Ismertesse az adatfolyamokat és az eseményfeldolgozást
  • Adatfeldolgozás Event Hubokkal
  • Adatfeldolgozás a Stream Analytics Jobs segítségével
  • Lab: Valós idejű elemzések végrehajtása a Stream Analytics segítségével
  • Ismertesse az adatfolyamokat és az eseményfeldolgozást
  • Adatfeldolgozás Event Hubokkal
  • Adatfeldolgozás a Stream Analytics Jobs segítségével

7. Data Movement hangszerelése Azure Data Factory segítségével

  • Magyarázza el, hogyan működik az Azure Data Factory
  • Azure Data Factory komponensek
  • Azure Data Factory és Databricks
  • Lab: Data Movement hangszerelése Azure Data Factory segítségével
  • Magyarázza el, hogyan működik a Data Factory
  • Azure Data Factory komponensek
  • Azure Data Factory és Databricks

8. Az Azure adatplatformok biztonságossá tétele

  • Bevezetés a biztonságba
  • Kulcsfontosságú biztonsági összetevők
  • Tárolási fiókok és Data Lake Storage biztonsága
  • Adattárak védelme
  • Streaming adatok biztonsága
  • Lab: Az Azure adatplatformok biztonsága
  • Bevezetés a biztonságba
  • Kulcsfontosságú biztonsági összetevők
  • Tárolási fiókok és Data Lake Storage biztonsága
  • Adattárak védelme
  • Streaming adatok biztonsága

9. Az adattárolás és -feldolgozás megfigyelése és hibaelhárítása

  • Ismertesse a rendelkezésre álló megfigyelési lehetőségeket
  • Gyakori adattárolási problémák elhárítása
  • A gyakori adatfeldolgozási problémák elhárítása
  • A katasztrófa utáni helyreállítás kezelése
  • Lab: Adattárolás és -feldolgozás megfigyelése és hibaelhárítása
  • Ismertesse a rendelkezésre álló megfigyelési lehetőségeket
  • Gyakori adattárolási problémák elhárítása
  • A gyakori adatfeldolgozási problémák elhárítása
  • A katasztrófa utáni helyreállítás kezelése
 35 Hours

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Vélemények (5)

Rokon tanfolyam

QGIS for Geographic Information System

21 Hours

Rokon kategóriák