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
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.
Introduzione a AI-ML per Sviluppatori
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Introduzione a AI-ML-DS per il Management
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From Data to Business: costruzione di basi dati analitiche
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