DP-203T00 Data Engineering On Microsoft Azure
| Data szkolenia | 28/02/2022 |
| Czas trwania | 4 dni |
| Limit miejsc | 5 osób |
| Cena | 3400 PLN/netto |
| Uwagi | Szkolenie zdalne |
Dlaczego właśnie to szkolenie?
Szkolenie przeznaczone jest dla analityką biznesowych, architektów danych oraz inżynierów danych. W trakcie kursu przedstawione zostaną technologie wykorzystywane w Azure przy tworzeniu przechowywaniu danych, ich analizie oraz zapewnieniu bezpieczeństwa.
Co warto wiedzieć przed szkoleniem?
Uczestnicy powinni posiadać podstawową wiedzę o chmurze Azure. Wskazana jest znajomośc zagadnień omawianych w trakcie szkoleń AZ-900 – Azure Fundamentals oraz DP-900 – Microsoft Azure Data Fundamentals
Agenda szkolenia:
Zasoby obliczeniowe i magazynowanie danych
- wprowadzenie do Azure Synapse Analytics
- omówienie Azure Databricks
- magazyn Azure Data Lake – wprowadzenie
- architektura Data Lake
Zapytania interakcyjne przy użyciu bezserwerowych pul SQL Azure Synapse Analytics.
- możliwości bezserwerowych pul SQL Azure Synapse Analytics
- zapytania Data Lake przy użyciu bezserwerowych pul SQL Azure Synapse Analytics
- metadane w bezserwerowych pulach SQL Azure Synapse Analytics
- bezpieczeństwo i zarządzanie użytkownikami w bezserwerowych pulach SQL Azure Synapse Analytics
Eksploracja i transformacja danych w Azure Databricks
- omówienie Azure Databricks
- odczyt i zapis danych w Azure Databricks
- wykorzystanie DataFrames w Azure Databricks
- zaawansowane metody wykorzystania DataFrames w Azure Databricks
Eksploracja, przekształcanie danych oraz zasilanie hurtowni danych za pomocą Apache Spark
- omówienie Apache Spark w usłudze Azure Synapse Analytics
- pozyskiwanie danych za pomocą notesów Apache Spark w usłudze Azure Synapse Analytics
- transformowanie danych z DataFrames w Apache Spark Pools
- integracja SQL i pul Apache Spark w Azure Synapse Analytics
Hurtownie danych – zasilanie oraz pozyskiwanie informacji
- zasilanie danymi – dobre praktyki w Azure Synapse Analytics
- pozyskiwanie petabajtowych ilości danych przy pomocy Azure Data Factory
Transformowanie danych w Azure Data Factory oraz Azure Synapse Pipelines
- integrowanie danych w Azure Data Factory oraz Azure Synapse Pipelines
- bezkodowe transformacje danych w Azure Data Factory oraz Azure Synapse Pipelines
Organizacja przenoszenia i transformacji danych w Azure Synapse Pipelines
Azure Synapse Analytics – bezpieczeństwo
- zabezpieczanie magazynu danych w usłudze Azure Synapse Analytics
- konfigurowanie wpisów tajnych i zarządzanie nimi w Azure Key Vault
- wdrożenie kontroli zgodności z wymaganiami dla danych wrażliwych
Azure Synapse Link – Obsługa hybrydowego przetwarzania transakcyjnego i analitycznego (Hybrid Transactional Analytical Processing – HTAP)
- projektowanie hybrydowego przetwarzania transakcyjnego i analitycznego w Azure Synapse Analytics
- konfigurowanie Azure Synapse Link z Azure Cosmos DB
- pule Apache Spark – zapytania do Azure Cosmos DB
- bezserwerowe pule SQL – zapytania do Azure Cosmos DB
Przetwarzanie strumieni w czasie rzeczywistym za pomocą Stream Analytics
- przesyłanie wiadomości dla aplikacji Big Data za pomocą usługi Azure Event Hubs
- Azure Stream Analytics – strumienie danych
- Azure Stream Analytics – pozyskiwanie strumieni danych
Tworzenie rozwiązań przetwarzania strumieniowego za pomocą Event Hubs i Azure Databricks
- przetwarzanie danych strumieniowych za pomocą ustrukturyzowanego przesyłania strumieniowego Azure Databricks