MOC 20776 Performing Big Data Engineering on Microsoft Cloud Services

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem Kurs lernen Teilnehmer, wie man Big Data mithilfe von Azure-Tools und zugehörigen Diensten wie Azure Stream, Azure Data Lake, Azure SQL Data Warehouse und Azure Data Factory behandelt. Außerdem erfahren sie, wie benutzerdefinierte Funktionen einbezogen und Python sowie R integriert werden.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Data Professionals
  • Data Scientist

Kurs - Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Azure Data Services
  • Grundkenntnisse über das Microsoft Windows Betriebssystem
  • gute Kenntnisse bezüglich relationaler Datenbanken

Seminardauer

  • 5 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Architekturen zur Organisation von Big Data mit Azure

  • Big Data
  • Architekturen zur Verarbeitung von Big Data
  • Gestaltung von Big Data-Lösungen

Bearbeitung von Event Streams mittels Azure Stream Analytics

  • Azure Stream Analytics
  • Koniguration von Azure Stream Analytics Jobs

Durchführung von Custom Processing in Azure Stream Analytics

  • Benutzerdefinierte Funktionen implementieren
  • Machine Learning in einen Azure Stream Analytics Job einbeziehen

Verwaltung von Big Data in Azure Data Lake Store

  • Azure Data Lake Store verwenden
  • Überwachen und Sichern von Daten in Azure Data Lake Store

Bearbeitung von Big Data mittels Azure Data Lake Analytics

  • Einführung in Azure Data Lake Analytics
  • Analyse von Daten mit U-SQL
  • Sortierung, Gruppierung und Joining von Daten

Implementierung von benutzerdefinierten Operationen und Überwachen der Performance in Azure Data Lake Analytics

  • Custom Functionality in Analytics Jobs einbeziehen
  • Jobs verwalten und optimieren

Implementierung von Azure SQL Data Warehouse

  • Azure SQL Data Warehouse
  • Effiziente Abfragen
  • Datenimport in Azure SQL Data Warehouse

Durchführung von Analysen mit Azure SQL Data Warehouse

  • Datenabfrage in Azure SWL Data Warehouse
  • Aufrechterhaltung der Leistung
  • Sichern der Daten in Azure SQL Data Warehouse

Automatisieren des Data Flows mit Azure Data Factory

  • Azure Data Factory
  • Datenübertragung
  • Datenumwandlung
  • Durchführung überwachen und Daten sichern

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