课程大纲

1.        Azure 对于数据工程师

  • 解释不断发展的数据世界
  • 调查 Azure 数据平台中的服务
  • 确定数据工程师执行的任务
  • 在案例研究中描述云的使用案例
  • 识别不断发展的数据世界
  • 确定 Azure Data Platform Services
  • 确定要由数据工程师执行的任务
  • 最终确定数据工程可交付成果

2.       使用数据存储

  • 在 Azure 中选择数据存储方法
  • 创建 Azure 储存帐户
  • 说明 Azure Data Lake Storage
  • 将数据上传到 Azure 数据湖
  • 实验:使用数据存储
  • 在 Azure 中选择数据存储方法
  • 创建存储帐户
  • Explain Data Lake Storage
  • 将数据上传到 Data Lake Store

3.       以 Azure Databricks 为基础的支持团队 Data Science

  • 解释 Azure Databricks
  • 使用 Azure Databricks
  • 使用 Azure Databricks 读取数据
  • 使用 Azure Databricks 执行转换
  • 实验:基于团队的赋能 Data Science 与 Azure Databricks
  • 解释 Azure Databricks
  • 使用 Azure Databricks
  • 使用 Azure Databricks 读取数据
  • 使用 Azure Databricks 执行转换

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

  • 创建可缩放的 Azure Cosmos DB 资料库
  • 在 Azure Cosmos DB 资料库中插入和查询数据
  • 在 Visual Studio Code 中为 Cosmos DB 构建 .NET Core 应用
  • 使用 Azure Cosmos DB 在全球范围内分发数据
  • 实验室:使用 Cosmos DB 构建全球分散式 Database
  • 建立一个 Azure Cosmos DB
  • 在 Azure Cosmos DB 中插入和查询数据
  • 使用 VS Code 为 Azure Cosmos DB 构建 .Net Core 应用程式
  • 使用 Azure Cosmos DB 在全球范围内分发数据

5.       在云中使用关系数据存储

  • 用途 Azure SQL Database
  • 描述 Azure SQL Data Warehouse
  • 建立和查询 Azure SQL Data Warehouse
  • 使用 PolyBase 将数据载入到 Azure SQL Data Warehouse 中
  • 实验:在云中使用关系数据存储
  • 用途 Azure SQL Database
  • 描述 Azure SQL Data Warehouse
  • 建立和查询 Azure SQL Data Warehouse
  • 使用 PolyBase 将数据载入到 Azure SQL Data Warehouse 中

6.       使用流分析执行即时分析

  • Explain Data Streams 和事件处理
  • 使用事件中心引入数据
  • 使用流分析作业处理数据
  • 实验:使用流分析执行即时分析
  • Explain Data Streams 和事件处理
  • 使用事件中心引入数据
  • 使用流分析作业处理数据

7.       使用 Azure 数据工厂编排数据移动

  • 说明 Azure 数据工厂的工作原理
  • Azure 数据工厂元件
  • Azure 数据工厂和 Databricks
  • 实验:使用 Azure 数据工厂编排数据移动
  • 解释数据工厂的工作原理
  • Azure 数据工厂元件
  • Azure 数据工厂和 Databricks

8.       保护 Azure 数据平台

  • 安全简介
  • 关键安全元件
  • 保护存储帐户和 Data Lake Storage
  • 保护数据存储
  • 保护流数据
  • 实验:保护 Azure 数据平台
  • 安全简介
  • 关键安全元件
  • 保护存储帐户和 Data Lake Storage
  • 保护数据存储
  • 保护流数据

9.       资料存储和处理的监控和故障排除

  • 说明可用的监控功能
  • 排查常见的数据存储问题
  • 排查常见的数据处理问题
  • 管理灾难恢复
  • 实验:数据存储和处理的监控和故障排除
  • 说明可用的监控功能
  • 排查常见的数据存储问题
  • 排查常见的数据处理问题
  • 管理灾难恢复

要求

  • 基本资料分析经验(例如 Excel)
  • 对云概念(例如 AWS)有大致的了解

观众

  • Database 工程师
  • 开发人员
 35 小时

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