Azure for Data Engineer

• 基本資料分析經驗（例如 Excel）
• 對雲概念（例如 AWS）有大致的瞭解

觀眾

• Database 工程師
• 開發人員

数据分析是指获取、清理和分析数据的过程,往往是视觉的,以获得更好的决策的洞察力。 越来越多的数据正在存储在云中的数据库中,因此重要的是要有一个了解、管理和访问这些数据的策略。 一个流行的数据访问和视觉工具是Power Bi。

由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在技术人员,希望获得可用的云解决方案的实用理解,数据分析过程需要在云中的数据工作,以及实用的实践应用工具,如分析数据。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

• 安裝和配置 Power BI。
• 評估雲供應商提供的各種數據解決方案，例如 Azure。
• 瞭解用於存儲、管理和訪問 Big Data 的不同結構、建模方法和數據倉庫設計。
• 應用工具和技術來清理數據，為分析做準備。
• 基於本地和雲數據構建報告和分析解決方案。
• 將數據分析解決方案與數據倉庫集成。
• 降低數據安全風險並確保數據隱私。

课程格式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

1.        Azure 對於數據工程師

• 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使用案例
• 識別不斷發展的數據世界
• 確定 Azure Data Platform Services
• 確定要由數據工程師執行的任務
• 最終確定數據工程可交付成果

2.       使用數據存儲

• 在 Azure 中選擇數據存儲方法
• 創建 Azure 儲存帳戶
• 說明 Azure Data Lake Storage
• 將數據上傳到 Azure 數據湖
• 實驗：使用數據存儲
• 在 Azure 中選擇數據存儲方法
• 創建存儲帳戶
• Explain Data Lake Storage
• 將數據上傳到 Data Lake Store

3.       以 Azure Databricks 為基礎的支持團隊 Data Science

• 解釋 Azure Databricks
• 使用 Azure Databricks
• 使用 Azure Databricks 讀取數據
• 使用 Azure Databricks 執行轉換
• 實驗：基於團隊的賦能 Data Science 與 Azure Databricks
• 解釋 Azure Databricks
• 使用 Azure Databricks
• 使用 Azure Databricks 讀取數據
• 使用 Azure Databricks 執行轉換

4.       使用 Cosmos DB 構建全球分散式 Database

• 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 構建 .NET Core 應用
• 使用 Azure Cosmos DB 在全球範圍內分發數據
• 實驗室：使用 Cosmos DB 構建全球分散式 Database
• 建立一個 Azure Cosmos DB
• 在 Azure Cosmos DB 中插入和查詢數據
• 使用 VS Code 為 Azure Cosmos DB 構建 .Net Core 應用程式
• 使用 Azure Cosmos DB 在全球範圍內分發數據

5.       在雲中使用關係數據存儲

• 用途 Azure SQL Database
• 描述 Azure SQL Data Warehouse
• 建立和查詢 Azure SQL Data Warehouse
• 使用 PolyBase 將數據載入到 Azure SQL Data Warehouse 中
• 實驗：在雲中使用關係數據存儲
• 用途 Azure SQL Database
• 描述 Azure SQL Data Warehouse
• 建立和查詢 Azure SQL Data Warehouse
• 使用 PolyBase 將數據載入到 Azure SQL Data Warehouse 中

6.       使用流分析執行即時分析

• Explain Data Streams 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：使用流分析執行即時分析
• Explain Data Streams 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 數據工廠編排數據移動

• 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：使用 Azure 數據工廠編排數據移動
• 解釋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：保護 Azure 數據平臺
• 安全簡介
• 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

• 說明可用的監控功能
• 排查常見的數據存儲問題
• 排查常見的數據處理問題
• 管理災難恢復
• 實驗：數據存儲和處理的監控和故障排除
• 說明可用的監控功能
• 排查常見的數據存儲問題
• 排查常見的數據處理問題
• 管理災難恢復