DP-203T00

Реализация решений данных в Microsoft Azure: DP-203T00

Data Engineering on Microsoft Azure

ПОИСК

Быстрый заказ

ОЦЕНКА КУРСА

общая оценка курса:

оценка преподавателя:

Отзывов: 0

Стать преподавателем

Хочу скидку

В этом курсе рассматриваются шаблоны и методы проектирования данных, связанные с работой с пакетными аналитическими решениями и решениями в реальном времени с использованием технологий платформы данных Azure.

Курс начинается со знакомства с основными технологиями вычислений и хранения, которые используются для создания аналитического решения, а затем рассматриваются вопросы разработки аналитических уровней обслуживания и интерактивного исследования данных, хранящихся в файлах в озере данных, а также различные методы, которые можно использовать для загрузки данных с помощью возможностей Apache Spark, имеющихся в Azure Synapse Analytics или Azure Databricks.

В курсе рассматриваются вопросы анализа производительности аналитической системы для оптимизации производительности загрузки данных и запросов; вопросы реализации безопасности при хранении и передаче данных, а также использование данных в аналитической системе для создания панелей мониторинга или построения прогнозных моделей в Azure Synapse Analytics.

Курс рекомендуется для подготовки к сертификационному экзамену DP-203: «Data Engineering on Microsoft Azure» сертификации Microsoft - Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate. Экзамен доступен на английском и русском языке.

ПОСЛЕ ИЗУЧЕНИЯ КУРСА "РЕАЛИЗАЦИЯ РЕШЕНИЙ ДАННЫХ В MICROSOFT AZURE", ВЫ СМОЖЕТЕ:

изучить варианты вычислений и хранения для проектирования данных рабочих нагрузок в Azure;
понимать особенности проектирования данных;
выполнять интерактивные запросы с использованием бессерверных пулов SQL;
изучать, преобразовывать и загружать данные в хранилище данных с помощью Apache Spark;
выполнять исследования и преобразования данных в Azure Databricks;
получать и загружать данные в хранилище данных;
преобразовывать данные с помощью Azure Data Factory или Azure Synapse Pipelines;
интегрировать данные из записных книжек с помощью Azure Data Factory или Azure Synapse Pipelines;
анализировать и оптимизировать хранилище данных;
поддерживать гибридную транзакционную аналитическую обработку (Hybrid Transactional Analytical Processing, HTAP) с помощью Azure Synapse Link;
обеспечивать комплексную безопасность с помощью Azure Synapse Analytics;
выполнять потоковую обработку в реальном времени с помощью Stream Analytics;
создавать решения для потоковой обработки с помощью Event Hubs и Azure Databricks

Выберите форму обучения, чтобы увидеть актуальные даты:

Содержание курса

Модуль 1: Возможности вычислений и хранения для инженерии данных

Введение в Azure Synapse Analytics.
Введение в Azure Databricks.
Введение в архитектуру Delta Lake в Azure Databricks.
Введение в хранилище озера данных Azure.
Работа с потоками данных с помощью Azure Stream Analytics.
Лабораторная работа: Изучение вариантов вычислений и хранения для рабочих нагрузок инженерии данных.

Модуль 2: Выполнение интерактивных запросов с использованием бессерверных пулов SQL в Azure Synapse Analytics

Изучение возможностей бессерверных пулов SQL в Azure Synapse.
Выполнение запроса данных в озере с помощью бессерверных пулов SQL Azure Synapse.
Создание объектов метаданных в бессерверных пулах SQL Azure Synapse.
Защита данных и управление пользователями в бессерверных пулах SQL Azure Synapse.
Лабораторная работа: Выполнение интерактивных запросов с использованием бессерверных пулов SQL.

Модуль 3: Исследование и преобразование данных в Azure Databricks

Обзор Azure Databricks.
Чтение и запись данных в Azure Databricks.
Работа с DataFrames в Azure Databricks.
Работа с расширенными методами DataFrames в Azure Databricks.
Лабораторная работа: Исследование и преобразование данных в Azure Databricks.

Модуль 4: Изучение, преобразование и загрузка данных в хранилище данных с помощью Apache Spark

Введение в проектирование больших данных с помощью Apache Spark в Azure Synapse Analytics.
Получение данных с помощью записных книжек Apache Spark в Azure Synapse Analytics.
Преобразование данных с помощью DataFrames в пулах Apache Spark в Azure Synapse Analytics.
Интеграция пулов SQL и Apache Spark в Azure Synapse Analytics.
Мониторинг управления рабочими загрузками с помощью Apache Spark в Azure Synapse Analytics.
Лабораторная работа: Изучение, преобразование и загрузка данных в хранилище данных с помощью Apache Spark.

Модуль 5: Получение и загрузка данных в хранилище данных

Использование лучших практик загрузки данных в Azure Synapse Analytics.
Прием петабайтов с помощью фабрики данных Azure Data Factory.
Лабораторная работа: Получение и загрузка данных в хранилище данных.

Модуль 6: Преобразование данных с помощью фабрики данных Azure Data Factory или конвейера Azure Synapse Pipelines

Интеграция данных с фабрикой данных Azure Data Factory.
Масштабируемое преобразование без кода с помощью Azure Data Factory.
Лабораторная работа: Преобразование данных с помощью Azure Data Factory.

Модуль 7: Интеграция данных из Notebooks с помощью Azure Data Factory или Azure Synapse Pipelines

Управление перемещением и преобразованием данных в Azure Data Factory.
Лабораторная работа: Управление перемещением и преобразованием данных в Azure Synapse Pipelines.

Модуль 8: Комплексная безопасность с помощью Azure Synapse Analytics

Защита хранилища данных в Azure Synapse Analytics.
Настройка и управление секретами в Azure Key Vault.
Внедрение контроля соответствия для конфиденциальных данных.
Лабораторная работа: Комплексная безопасность с помощью Azure Synapse Analytics.

Модуль 9: Сопровождение гибридной аналитической обработки транзакций (HTAP) с помощью Azure Synapse Link

Проектирование гибридной транзакционной и аналитической обработки с помощью Azure Synapse Analytics.
Настройка ссылки Azure Synapse Link с помощью Azure Cosmos DB.
Выполнение запросов к Azure Cosmos DB с пулами Apache Spark с помощью Azure Synapse Analytics.
Выполнение запросов к Azure Cosmos DB с бессерверными пулами SQL с помощью Azure Synapse Analytics.
Лабораторная работа: Сопровождение гибридной аналитической обработки транзакций (HTAP) с помощью Azure Synapse Link.

Модуль 10: Обработка потоков в реальном времени с помощью Stream Analytics

Обеспечение надежного обмена сообщениями для приложений Big Data с помощью концентраторов событий Azure Event Hubs.
Работа с потоками данных с помощью Azure Stream Analytics.
Преобразование данных с помощью Azure Stream Analytics.
Лабораторная работа: Обработка потоков в реальном времени с помощью Stream Analytics.

Модуль 11: Создание решения для потоковой обработки с концентраторами событий Event Hubs и Azure Databricks

Обработка потоковых данных с помощью структурированной потоковой передачи Azure Databricks.
Лабораторная работа: Создание решения для потоковой обработки с концентраторами событий и Azure Databricks.

Слушатели

Курс предназначен для профессионалов в области данных, архитекторов данных и профессионалов в области бизнес-аналитики, которые хотят узнать об инженерии данных и создании аналитических решений с использованием технологий платформы данных, существующих в Microsoft Azure.

Предварительная подготовка

Базовые знания по основам Azure в объеме курса AZ-900T00 «Microsoft Azure Fundamentals» (рекомендуется пройти обучение)
Базовые знания по основам данных Azure в объеме курса DP-900T00 «Microsoft Azure Data Fundamentals» (рекомендуется пройти обучение).