Data Engineering Microsoft Azure környezetben

Data Engineering
Részvételi forma
Képzési Forma
Képzés hossza
  • 4 nap (4×8 tanóra)
  • naponta 9:00 - 17:00
Elérhető képzési nyelvek
  • Magyar
Időpontok
Szeretne a témában testre szabott megoldást, csoportos képzést?
Egyedi képzési szolgáltatásainkról részletesen itt olvashat.

Ismertető

Ezen a kurzuson a hallgató megismerkedik az adatmérnöki munkával, amely az Azure adatplatform-technológiákat használó kötegelt és valós idejű analitikai megoldásokkal kapcsolatos. A hallgatók először is megértik az alapvető számítási és tárolási technológiákat, amelyeket egy analitikai megoldás felépítéséhez használnak. A hallgatók megtanulják, hogyan lehet interaktív módon feltárni az adattóba helyezett fájlokban tárolt adatokat. Megtanulják a különböző adatbeviteli technikákat, amelyekkel az Azure Synapse Analyticsben vagy az Azure Databricksben található Apache Spark képesség segítségével tölthetők be az adatok, vagy hogyan lehet az Azure Data Factory vagy az Azure Synapse pipelines segítségével bevinni az adatokat. A hallgatók megtanulják továbbá, hogy milyen különböző módon alakíthatják át az adatokat ugyanazokkal a technológiákkal, amelyeket az adatbevitelhez használnak. Megértik a biztonság megvalósításának fontosságát annak érdekében, hogy az adatok nyugalmi vagy átviteli védelme biztosított legyen. A hallgató ezután megmutatja, hogyan hozhat létre valós idejű analitikai rendszert valós idejű analitikai megoldások létrehozásához.

 

Kinek ajánljuk?

A tanfolyam elsődleges célközönsége az adatszakemberek, adatarchitektek és üzleti intelligencia szakemberek, akik szeretnének megismerkedni az adattervezéssel és az analitikai megoldások építésével a Microsoft Azure-on létező adatplatform-technológiák segítségével. A tanfolyam másodlagos célközönsége olyan adatelemzők és adattudósok, akik a Microsoft Azure-ra épített analitikai megoldásokkal dolgoznak.

Tematika

  • Fedezze fel a számítási és tárolási lehetőségeket az Azure-ban az adatfeldolgozási munkaterhelésekhez.
  • Interaktív lekérdezések futtatása kiszolgáló nélküli SQL-poolok használatával
  • Adatok feltárása és átalakítása az Azure Databricksben
  • Adatok feltárása, átalakítása és betöltése az adattárházba az Apache Spark segítségével
  • Adatok felvétele és betöltése az adattárházba
  • Adatok átalakítása Azure Data Factory vagy Azure Synapse Pipelines segítségével
  • Adatok integrálása notebookokból Azure Data Factory vagy Azure Synapse Pipelines segítségével
  • Hibrid tranzakciós analitikai feldolgozás (HTAP) támogatása az Azure Synapse Link segítségével
  • Végponttól végpontig tartó biztonság az Azure Synapse Analytics segítségével
  • Valós idejű folyamfeldolgozás a Stream Analytics segítségével
  • Áramfolyam-feldolgozási megoldás létrehozása az Event Hubs és az Azure Databricks segítségével

Szükséges előképzettség

A tananyag angol nyelvű, ezért alapfokú nyelvismeret szükséges.