課程簡介

1.        Azure 資料工程師

  • 解釋不斷發展的數據世界
  • 調查 Azure 數據平臺中的服務
  • 確定數據工程師執行的任務
  • 在案例研究中描述雲的用例
  • 識別不斷變化的數據世界
  • 確定 Azure Data Platform 服務
  • 確定數據工程師要執行的任務
  • 最終確定數據工程可交付成果

2.       使用數據存儲

  • 在 Azure 中選擇資料存儲方法
  • 創建 Azure 存儲帳戶Create an Azure Storage Account
  • 解釋 Azure Data Lake Storage
  • 將數據上傳到 Azure Data Lake
  • 實驗室:使用數據存儲
  • 在 Azure 中選擇資料存儲方法
  • 創建存儲帳戶Create a storage account
  • 解釋 Data Lake Storage
  • 將數據上傳到 Data Lake Store

3.       使用 Azure 啟用基於團隊的數據科學 Databricks

  • 解釋 Azure Databricks
  • 使用 Azure Databricks
  • 使用 Azure 讀取數據 Databricks
  • 使用 Azure 執行轉換 Databricks
  • 實驗室:使用 Azure 實現基於團隊的數據科學 Databricks
  • 解釋 Azure Databricks
  • 使用 Azure Databricks
  • 使用 Azure 讀取數據 Databricks
  • 使用 Azure 執行轉換 Databricks

4. 使用 Cosmos DB 構建全域分散式 Database4.      

  • 創建可縮放的 Azure Cosmos DB 資料庫
  • 在 Azure Cosmos DB 資料庫中插入和查詢數據
  • 在 Visual Studio Code 中為 Cosmos DB 生成 .NET Core 應用
  • 使用 Azure Cosmos DB 全域分發數據
  • 實驗室:使用Cosmos DB構建全域分散式資料庫
  • 創建 Azure Cosmos DBCreate an Azure Cosmos DB
  • 在 Azure Cosmos DB 中插入和查詢數據
  • 使用 VS Code 生成適用於 Azure Cosmos DB 的 .Net Core 應用
  • 使用 Azure Cosmos DB 全域分發數據

5.       在雲中使用關係數據存儲

  • 使用 Azure SQL 資料庫
  • 描述 Azure SQL 資料倉庫
  • 創建和查詢 Azure SQL 資料倉庫
  • 使用 PolyBase 將數據載入到 Azure SQL 資料倉庫
  • 實驗室:在雲中使用關係數據存儲
  • 使用 Azure SQL 資料庫
  • 描述 Azure SQL 資料倉庫
  • 創建和查詢 Azure SQL 資料倉庫
  • 使用 PolyBase 將數據載入到 Azure SQL 資料倉庫

6.       使用流分析執行即時分析

  • 解釋數據流和事件處理
  • 使用事件中心引入數據
  • 使用流分析作業處理數據
  • 實驗室:使用流分析執行即時分析
  • 解釋數據流和事件處理
  • 使用事件中心引入數據
  • 使用流分析作業處理數據

7.       使用 Azure 數據工廠協調數據移動

  • 說明 Azure 數據工廠的工作原理
  • Azure 數據工廠元件
  • Azure 數據工廠和 Databricks
  • 實驗室:使用 Azure 數據工廠協調數據移動
  • 說明數據工廠的工作原理
  • Azure 數據工廠元件
  • Azure 數據工廠和 Databricks

8.       保護 Azure 數據平臺

  • 安全性簡介
  • 關鍵安全元件
  • 保護存儲帳戶和 Data Lake Storage
  • 保護數據存儲
  • 保護流數據
  • 實驗室:保護 Azure 數據平臺
  • 安全性簡介
  • 關鍵安全元件
  • 保護存儲帳戶和 Data Lake Storage
  • 保護數據存儲
  • 保護流數據

9.       資料存儲和處理的監控和故障排除

  • 說明可用的監視功能
  • 常見數據存儲問題疑難解答
  • 常見數據處理問題疑難解答
  • 管理災難恢復
  • 實驗室:對數據存儲和處理進行監控和故障排除
  • 說明可用的監視功能
  • 常見數據存儲問題疑難解答
  • 常見數據處理問題疑難解答
  • 管理災難恢復
 35 時間:

人數



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