In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien. Die Teilnehmer beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Die Teilnehmer lernen, wie man Daten, die in Dateien in einem Datenmeer gespeichert sind, interaktiv untersuchen kann. Sie lernen die verschiedenen Erfassungstechniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, und erfahren, wie Sie mithilfe von Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines die Erfassung durchführen. Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Sie werden verstehen, wie wichtig es ist, Sicherheit zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten in Ruhe oder während des Transports geschützt sind. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.
In diesem Kurs erwerben die Teilnehmenden folgende Qualifikationen:
- Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads in Azure
- Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe serverloser SQL-Pools
- Durchführen der Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
- Erkunden, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mit Apache Spark
- Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Integrieren von Daten aus Notebooks mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Unterstützen von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
- Umsetzen von End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
- Durchführen der Streamverarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
- Erstellen einer Streamverarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks