DP-203 |

Data Engineering on Microsoft Azure

Descrizione

In questo corso, lo studente apprenderà gli schemi e le pratiche di data engineering visto che si riferiscono al lavoro con soluzioni analitiche in batch e in tempo reale utilizzando tecnologie della piattaforma dati Azure. Gli studenti inizieranno comprendendo le tecnologie centrali di calcolo e conservazione che vengono usate per costruire una soluzione analitica. Esploreranno poi come progettare layer analitici utili e concentrarsi su riflessioni di stampo data engineering per lavorare con file sorgente. Gli studenti impareranno come esplorare interattivamente i dati conservati in un data lake. Impareranno le varie tecniche di incorporazione che possono essere usate per caricare dati usando le potenzialità di Apache Spark su Azure Synapse Analytics o Azure Databricks, o come incorporare usando pipeline Azure Data Factory o Azure Synapse. Lo studente imparerà anche i diversi modi per trasformare i dati usando le stesse tecnologie impiegate per incorporarli. Durante il corso lo studente dedicherà del tempo ad apprendere come monitorare e analizzare le prestazioni di sistemi analitici in modo che possano ottimizzare le prestazioni di carichi di dati o query emesse nei confronti dei sistemi. Lo studente comprenderà l'importanza di implementare la sicurezza per assicurarsi che i dati siano protetti sia che siano a riposo o in transito. Verrà poi mostrato come possono essere usati i dati in un sistema analitico per creare dashboard o costruire modelli predittivi su Azure Synapse Analytics

Dettagli Corso

PERSONALIZZA:
Promozioni:
Calendario:
Sede:
Milano, Roma, Padova, Online
PREZZO:
1.600€ IVA esclusa
DURATA:
4 giorni

Destinatari

Il pubblico principale per questo corso è rappresentato da professionisti nel campo dei dati, architetti dati e professionisti nel campo dell'intelligence aziendale che desiderano approfondire il mondo data engineering e costruire soluzioni analitiche usando le tecnologie con piattaforme dati esistenti su Microsoft Azure. Il pubblico secondario per questo corso è costituito da analisti e ricercatori dati che lavorano con soluzioni analitiche sviluppate su Microsoft Azure.

Obiettivi

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

  • Esplorare opzioni di calcolo e archiviazione per carichi di lavoro data engineering su Azure
  • Progettare e Implementare il layer utile
  • Comprendere considerazioni di data engineering
  • Lanciare query interattive usando pool senza server SQL
  • Esplorare, trasformare e caricare dati nella Data Warehouse usando Apache Spark
  • Eseguire Esplorazione e Trasformazione dei dati su Azure Databricks
  • Incorporare e caricare Dati sulla Data Warehouse
  • Trasformare Dati con Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
  • Integrare Dati da Appunti con Azure Data Factory o Azure Synapse Pipelines
  • Ottimizzare le Prestazioni Query Performance con Pool Dedicati SQL su Azure Synapse
  • Analizzare e Ottimizzare la Conservazione su Data Warehouse
  • Supporto Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) con Azure Synapse Link
  • Eseguire sicurezza end-to-end con Azure Synapse Analytics
  • Eseguire uno Stream Processing in tempo reale con Stream Analytics
  • Creare una Soluzione Stream Processing Solution con Event Hubs e Databrick Azure
  • Sviluppare report usando l'integrazione di Power BI con Azure Synapse Analytics
  • Eseguire Processi di Apprendimento Automatico Integrati su Azure Synapse Analytics

Gli studenti che avranno successo in questo corso hanno delle conoscenze pregresse nel campo del cloud computing e dei concetti centrali riguardanti i dati, ed esperienza professionale con soluzioni dati.

In particolare, completando:

  • AZ-900 - Azure Fundamentals
  • DP-900 - Microsoft Azure Data Fundamentals

Module 1: Get started with data engineering on Azure

  • Introduction to data engineering on Azure
  • Introduction to Azure Data Lake Storage Gen2
  • Introduction to Azure Synapse Analytics

 

Module 2: Build data analytics solutions using Azure Synapse Analytics serverless SQL pools

  • Use a serverless SQL pool to query files in a data lake
  • Use a serverless SQL pool to transform data
  • Create a lake database

 

Module 3: Perform data engineering with Azure Synapse Apache Spark Pools

  • Analyze data with Apache Spark in Azure Synapse Analytics
  • Transform data with Apache Spark in Azure Synapse Analytics
  • Use Delta Lake in Azure Synapse Analytics

 

Module 4: Work with data warehouses using Azure Synapse Analytics

  • Analyze data in a relational data warehouse
  • Load data into a relational data warehouse

 

Module 5: Transfer and transform data with Azure Synapse Analytics Pipelines

  • Build a data pipeline in Azure Synapse Analytics
  • Use Spark Notebooks in an Azure Synapse Pipeline

 

Module 6: Work with hybrid transactional and analytical processing (HTAP) Solutions using Azure Synapse Analytics

  • Plan hybrid transactional and analytical processing
  • Implement Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB
  • Implement Azure Synapse Link for SQL

 

Module 7: Implement a data streaming solution with Azure Stream Analytics

  • Get started with Azure Stream Analytics
  • Ingest streaming data using Azure Stream Analytics and Azure Synapse Analytics
  • Visualize real-time data with Azure Stream Analytics and Power BI

 

Module 8: Govern data across an enterprise

  • Introduction to Microsoft Purview
  • Integrate Microsoft Purview and Azure Synapse Analytics

 

Module 9: Data engineering with Azure Databricks

  • Explore Azure Databricks
  • Use Apache Spark in Azure Databricks
  • Run Azure Databricks notebooks in Azure Data Factory

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