Rozšířené vyhledávání

M20776 Big Data Engineering na Microsoft Cloud Services Tisk

Hlavním cílem čtyřdenního školení je naučit studenty, jak pracovat s Big daty pomocí Azure nástrojů a služeb, jako Azure Stream Analytics, Azure Data Lake, Azure SQL Data Warehouse a Azure Data Factory. Školení se zabývá i integrací jazyků Python a R.

Délka kurzu: 4 dny

Termíny

TermínMístoJazykCena (bez DPH)Dostupnost
18. 2. 2019 - 21. 2. 2019 Praha cs 22 300 Kč Volný termín
15. 4. 2019 - 18. 4. 2019 Praha cs 22 300 Kč Volný termín
24. 6. 2019 - 27. 6. 2019 Praha cs 22 300 Kč Volný termín
PDF ke stažení Rozbalit všeSbalit vše
  • Absolvent kurzu bude umět

    • Popsat architekturu pro zpracování big dat pomocí Azure nástrojů a služeb.
    • Popsat službu Azure Stream Analytics, nastavit ji a implementovat včetně vlastních úprav.
    • Popsat ukládání dat pomocí Azure Data Lake Store.
    • Popsat službu Azure Data Lake Analytics a jak zpracovává data v Azure Data Lake Store.
    • Popsat jak integrovat jazyky Python a R, zabezpečit a optimalizovat úlohy.
    • Popsat jak vytvořit a spravovat Azure SQL Data Warehouse včetně práce s daty.
    • Popsat službu Azure Data Factory a jak ji využít k importu, exportu, transferům a transformacím dat.
  • Požadavky pro absolvování kurzu

    • Orientace v Azure službách a prostředí.
    • Základní znalosti Microsoft Windows operačního systému.
    • Dobrá znalost relačních databází.
  • Kurz určen pro

    Primárně pro datové inženýry (IT profesionály, vývojáře, IT pracovníky, analytiky), kteří plánují využívat a implementovat big data služby v Azure.

  • Literatura

    Všichni účastníci školení obdrží originál studijních certifikovaných materiálů Microsoft.

  • Technické vybavení

    Prostorné učebny jsou vybaveny nadstandardními počítači s možností přístupu na Internet, včetně bezdrátového přístupu.

  • Osnova

    Modul 1: Architektura pro Big Data v Azure

    • Kapitola: Big Data
    • Kapitola: Zpracování Big Dat
    • Kapitola: Doporučení pro návrh Big Data řešení
    • Cvičení: Design Big Data architektury

    Modul 2: Azure Stream Analytics

    • Kapitola: Úvod do Azure Stream Analytics
    • Kapitola: Konfigurace Azure Stream Analytics
    • Cvičení: Zpracování dat pomocí Azure Stream Analytics

    Modul 3: Vlastní úpravy v Azure Stream Analytics

    • Kapitola: Implementace vlastních funkcí
    • Kapitola: Spolupráce služby Machine Learning a Azure Stream Analytics úloh
    • Cvičení: Vlastní zpracování dat pomocí Azure Stream Analytics

    Modul 4: Správa Big Dat do Azure Data Lake Store

    • Kapitola: Azure Data Lake Store
    • Kapitola: Monitoring a zabezpečení dat v Azure Data Lake Store
    • Cvičení: Správa Big Dat v Azure Data Lake Store

    Modul 5: Zpracování Big Dat pomocí Azure Data Lake Analytics

    • Kapitola: Úvod do Azure Data Lake Analytics
    • Kapitola: Analýza dat pomocí U-SQL
    • Kapitola: Řazení, seskupování a spojování dat
    • Cvičení: Zpracování Big Dat pomocí Azure Data Lake Analytics

    Modul 6: Implementace vlastních operací a monitoring výkonu v Azure Data Lake Analytis

    • Kapitola: Integrace a spolupráce vlastní funkcionality do analytických úloh
    • Kapitola: Správa a optimalizace úloh
    • Cvičení: Implementace vlastních operací a monitoring výkonu v Azure Data Lake Analytics

    Modul 7: Implementace Azure SQL Data Warehouse

    • Kapitola: Úvod do Azure SQL Data Warehouse
    • Kapitola: Design tabulek pro efektivní dotazy
    • Kapitola: Import dat do Azure SQL Data Warehouse
    • Cvičení: Analýza dat pomocí Azure SQL Data Warehouse

    Modul 8: Analýza dat pomocí Azure SQL Data Warehouse

    • Kapitola: Dotazy v Azure SQL Data Warehouse
    • Kapitola: Výkon
    • Kapitola: Zabezpečení dat v Azure SQL Data Warehouse
    • Cvičení: Provádění analýzy dat s využitím iterativních a interaktivních dotazů

    Modul 9: Automatizace Data Flow pomocí Azure Data Factory

    • Kapitola: Úvod do Azure Data Factory
    • Kapitola: Transfer dat
    • Kapitola: Monitoring výkonu a zabezpečení dat
    • Cvičení: Automatizace Data Flow pomocí Azure Data Factory

     

  • Návaznosti

    Business Intelligence

    Business Intelligence

    Cloud a virtualizace

    Cloud a virtualizace
OKsystem a.s.
Tento web používá k poskytování služeb a analýze návštěvnosti soubory cookie. Používáním těchto stránek s tím souhlasíte.