Kurzusleírás
1. Azure az adatmérnököknek
- Az adatok fejlődő világának magyarázata
- Az Azure Data Platform szolgáltatásainak áttekintése
- Az adatmérnök által végzett feladatok azonosítása
- A felhő használati eseteinek bemutatása egy esettanulmányban
- Az adatok fejlődő világának azonosítása
- Az Azure Data Platform szolgáltatásainak meghatározása
- Az adatmérnök által végzendő feladatok azonosítása
- Az adatmérnöki eredmények véglegesítése
2. Adattárolás használata
- Adattárolási megközelítés kiválasztása Azure-ban
- Azure Storage Account létrehozása
- Azure Data Lake tárolás magyarázata
- Adatok feltöltése Azure Data Lake-be
- Gyakorlat: Adattárolás használata
- Adattárolási megközelítés kiválasztása Azure-ban
- Storage Account létrehozása
- Data Lake tárolás magyarázata
- Adatok feltöltése Data Lake Store-ba
3. Csapatalapú adattudomány engedélyezése Azure Databricks-szel
- Azure Databricks magyarázata
- Azure Databricks használata
- Adatok olvasása Azure Databricks-szel
- Transzformációk végrehajtása Azure Databricks-szel
- Gyakorlat: Csapatalapú adattudomány engedélyezése Azure Databricks-szel
- Azure Databricks magyarázata
- Azure Databricks használata
- Adatok olvasása Azure Databricks-szel
- Transzformációk végrehajtása Azure Databricks-szel
4. Globálisan elosztott adatbázisok építése Cosmos DB-vel
- Azure Cosmos DB adatbázis létrehozása skálázható módon
- Adatok beszúrása és lekérdezése az Azure Cosmos DB adatbázisban
- .NET Core alkalmazás készítése Cosmos DB-hez Visual Studio Code-ban
- Adatok globális terjesztése Azure Cosmos DB-vel
- Gyakorlat: Globálisan elosztott adatbázisok építése Cosmos DB-vel
- Azure Cosmos DB létrehozása
- Adatok beszúrása és lekérdezése Azure Cosmos DB-ben
- .Net Core alkalmazás készítése Azure Cosmos DB-hez VS Code használatával
- Adatok globális terjesztése Azure Cosmos DB-vel
5. Relációs adattárolók használata a felhőben
- Azure SQL Database használata
- Azure SQL Data Warehouse leírása
- Azure SQL Data Warehouse létrehozása és lekérdezése
- Adatok betöltése Azure SQL Data Warehouse-ba PolyBase használatával
- Gyakorlat: Relációs adattárolók használata a felhőben
- Azure SQL Database használata
- Azure SQL Data Warehouse leírása
- Azure SQL Data Warehouse létrehozása és lekérdezése
- Adatok betöltése Azure SQL Data Warehouse-ba PolyBase használatával
6. Valós idejű elemzés végrehajtása Stream Analytics-szel
- Adatfolyamok és eseményfeldolgozás magyarázata
- Adatbetöltés Event Hubs segítségével
- Adatfeldolgozás Stream Analytics feladatokkal
- Gyakorlat: Valós idejű elemzés végrehajtása Stream Analytics-szel
- Adatfolyamok és eseményfeldolgozás magyarázata
- Adatbetöltés Event Hubs segítségével
- Adatfeldolgozás Stream Analytics feladatokkal
7. Adatmozgás szervezése Azure Data Factory-val
- Azure Data Factory működésének magyarázata
- Azure Data Factory komponensek
- Azure Data Factory és Databricks
- Gyakorlat: Adatmozgás szervezése Azure Data Factory-val
- Data Factory működésének magyarázata
- Azure Data Factory komponensek
- Azure Data Factory és Databricks
8. Azure adatplatformok biztonságossá tétele
- Bevezetés a biztonságba
- Kulcsfontosságú biztonsági komponensek
- Storage Accounts és Data Lake tárolás biztonságossá tétele
- Adattárolók biztonságossá tétele
- Adatfolyamok biztonságossá tétele
- Gyakorlat: Azure adatplatformok biztonságossá tétele
- Bevezetés a biztonságba
- Kulcsfontosságú biztonsági komponensek
- Storage Accounts és Data Lake tárolás biztonságossá tétele
- Adattárolók biztonságossá tétele
- Adatfolyamok biztonságossá tétele
9. Adattárolás és -feldolgozás monitorozása és hibaelhárítása
- A rendelkezésre álló monitorozási képességek magyarázata
- Gyakori adattárolási hibák hibaelhárítása
- Gyakori adatfeldolgozási hibák hibaelhárítása
- Katasztrófa-helyreállítás kezelése
- Gyakorlat: Adattárolás és -feldolgozás monitorozása és hibaelhárítása
- A rendelkezésre álló monitorozási képességek magyarázata
- Gyakori adattárolási hibák hibaelhárítása
- Gyakori adatfeldolgozási hibák hibaelhárítása
- Katasztrófa-helyreállítás kezelése
Követelmények
- Alapvető adatelemzési tapasztalat (pl. Excel)
- Általános ismeret a felhőalapú koncepciókról (pl. AWS)
Célközönség
- Adatbázis mérnökök
- Fejlesztők
Vélemények (4)
A gyakorlati példák lehetővé tették, hogy valódi tapasztalatot szerezhessünk a program működésével kapcsolatban. Jó magyarázatok és elméleti fogalmak integrálása, valamint ezek praktikus alkalmazásai közötti összefüggések kifejezetten hasznosak voltak.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurzus - ArcGIS Fundamentals
Gépi fordítás
Az általa kiszolgáltatott témák teljes körű felülete, beleértve a példákat is. Emellett megmagyarázta, hogyan segítenek ezek a témák a mindennapi munkánkban.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Kurzus - QGIS for Geographic Information System
Gépi fordítás
Nagyon élveztem a képzést. Minden modul alkalmazható volt azokra a problémákra, amikkel a munkában találkozom. A képzés jupyter notebook-ökkel történő integrációja nagyon lenyűgöző volt.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Kurzus - Python for Geographic Information System (GIS)
Gépi fordítás
A tanfolyamról a legtöbbet az a szervezés és a helyszín tetszett.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Kurzus - ArcGIS for Spatial Analysis
Gépi fordítás