20776A. Проектирование Big Data в облачных службах Microsoft. Performing Big Data Engineering on Microsoft Cloud Services
20776A. Проектирование Big Data в облачных службах Microsoft. Performing Big Data Engineering on Microsoft Cloud Services
-
- Код курса:
- 20776А
-
- Длительность:
- 5 / 40
-
- Ближайшие даты:
-
-
- Цена, без НДС:
- Уточните
 |
- Гаєвий Вадим МСТ
- З 2011 року тренер Microsoft - МСТ.
Викладає технології: Microsoft ASP.NET, Microsoft SQ...
Аудитория:
Курс предназначен для инженеров в области обработки данных (IT специалистов, разработчиков, и работников в сфере IT), планирующих разработку и внедрение рабочих потоков big data на платформе Azure.
Предварительная подготовка:
- Хорошее понимание сервисов данных в Azure
- Базовые знания операционной системы Microsoft Windows и ее основных функций
- Хорошие знания реляционных баз данных
Приобретаемые навыки:
По окончании курса Вы сможете:
- Использовать Azure Stream Analytics для проектирования и реализации потоковой обработки масштабных данных
- Настраивать функциональность и использовать машинное обучение в задачах Azure Stream Analytics
- Использовать Azure Data Lake Store в качестве масштабируемого репозитория файлов данных
- Использовать Azure Data Lake Analytics для изучения и обработки данных в Azure Data Lake Store
- Создавать и развертывать настраиваемые функции и операции, производить интеграцию с Python и R, защищать и оптимизировать задачи
- Использовать Azure SQL Data Warehouse для создания репозитория с поддержкой масштабируемоя аналитической обработки данных
- Использовать Azure SQL Data Warehouse для аналитической обработки, поддержки производительности и защиты данных
- Использовать Azure Data Factory для импорта, преобразования и передачи данных между репозиториями и сервисами
Содержание курса:
Модуль 1. Архитектура инжиниринга Big Data в Azure
- Понимание больших данных (Big Data)
- Архитектура обработки Big Data
- Рекомендации по проектированию решений Big Data
- Введение в Azure Stream Analytics
- Конфигурирование задач Azure Stream Analytics
- Применение настраиваемых функци
- Встраивание машинного обучения (Machine Learning) в задания Azure Stream Analytics
- Использование Azure Data Lake Store
- Мониторинг и защита данных в Azure Data Lake Store
- Введение в Azure Data Lake Analytics
- Анализ данных при помощи U-SQL
- Сортировка, группировка и объединение данных
- Встраивание настраиваемой функциональности в задания аналитики
- Управление и оптимизация заданий
- Введение в Azure SQL Data Warehouse
- Проектирование таблиц для эффективных запросов
- Импорт данных в Azure SQL Data Warehouse
- Запросы данных в Azure SQL Data Warehouse
- Поддержка производительности
- Защита данных в Azure SQL Data Warehouse
- Введение в Azure Data Factory
- Перемещение данных
- Преобразование данных
- Мониторинг производительности и защита данных
Материалы и сертификаты:
Акцент Профи
