Microsoft DP-203 – Ingegneria dei dati attiva Microsoft Azure

Programma del corso

Modulo 1: Esplora le opzioni di elaborazione e archiviazione per i carichi di lavoro di ingegneria dei dati

In questo modulo i partecipanti avranno una panoramica delle opzioni tecnologiche Azure elaborazione e archiviazione dei dati. Gli studenti impareranno come elaborare, filtrare e classificare i dati. Impareranno come creare indici di set di dati come CSV, JSON e Parquet e utilizzarli per accelerare vari processi all'interno dell'organizzazione.

Modulo 2: Progettazione e realizzazione delserving layer

In questo modulo, gli studenti impareranno come pianificare e implementare archivi dati in un moderno data warehouse per ottimizzare i processi analitici.

Modulo 3: Considerazioni sull'ingegneria dei dati per i file sorgente

Questo modulo esplora le considerazioni sull'ingegneria dei dati comuni quando gli studenti caricano dati in un data warehouse moderno da file archiviati in un file Azure Data Lake e comprensione degli elementi di sicurezza associati all'archiviazione di file nel data Lake.

Modulo 4: Esegui query interattive utilizzando Azure Pool SQL serverless di Synapse Analytics

In questo modulo, gli studenti impareranno a lavorare con file archiviati nel data Lake e origini file esterne, tramite istruzioni T-SQL eseguite da un pool SQL serverless in Azure Analisi delle sinapsi. Esplorerai i file Parquet archiviati in un data Lake e i file CSV archiviati in un archivio dati esterno. Successivamente creerai gruppi di sicurezza Azure Active Directory e imporre l'accesso ai file nel data Lake tramite il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) e gli elenchi di controllo degli accessi (ACL)

Modulo 5: Esplora, trasforma e carica i dati nel data warehouse utilizzando Apache Spark

In questo modulo gli studenti impareranno a esplorare i dati archiviati in un data Lake, a trasformarli e a caricarli in un data warehouse relazionale. Gli studenti esploreranno i file Parquet e JSON e utilizzeranno tecniche per interrogare e trasformare file JSON con strutture gerarchiche.

Modulo 6: Esplorazione e trasformazione dei dati in Azure Databricks

In questo modulo gli studenti impareranno a utilizzare vari metodi Apache Spark DataFrame per esplorare e trasformare i dati Azure Databricks. I partecipanti impareranno a eseguire metodi DataFrame standard per esplorare e trasformare i dati. Impareranno anche a eseguire attività più avanzate come la rimozione di dati duplicati, la manipolazione di valori di data/ora, la ridenominazione di colonne e l'aggregazione di dati.

Modulo 7: Importare e caricare i dati nel data warehouse

In questo modulo del corso Microsoft DP-203 – Ingegneria dei dati attiva Microsoft Azure, gli studenti impareranno a importare dati nel data warehouse tramite script T-SQL e pipeline di integrazione di Synapse Analytics.

Modulo 8: Trasformazione dei dati con Azure Fabbrica dei dati o Azure Synapse Pipelines

Questo modulo insegna agli studenti a creare pipeline di integrazione dei dati per importare dati da più fonti, trasformare i dati utilizzando la mappatura dei flussi di dati e trasferire i dati in uno o più data sink.

Modulo 9: Orchestrare il trasferimento e la trasformazione dei dati nelle pipeline Azure Synapse

In questo modulo i partecipanti impareranno a creare servizi collegati e a organizzare il trasferimento e la trasformazione dei dati utilizzando i notebook Azure Synapse Pipelines.

Modulo 10: Ottimizza le prestazioni delle query con pool SQL dedicati integrati Azure Synapse

In questo modulo, gli studenti apprenderanno le strategie per ottimizzare l'archiviazione e l'elaborazione dei dati quando si utilizzano pool SQL dedicati Azure Analisi delle sinapsi. Lo studente saprà come utilizzare le funzionalità dello sviluppatore come le funzioni di visualizzazione a finestre e HyperLogLog, utilizzare le migliori pratiche di caricamento dei dati e ottimizzare e migliorare le prestazioni di valutazione dei dati.

Modulo 11: Analizzare e ottimizzare l'archiviazione del data warehouse

In questo modulo, i partecipanti impareranno ad analizzare e quindi a ottimizzare l'archiviazione dei dati in pool SQL dedicati Azure Synapse

Modulo 12: Supporto dell'elaborazione analitica transazionale ibrida (HTAP) con Azure Collegamento sinapsi

In questo modulo, gli studenti esploreranno come Azure Synapse Link consente una connettività continua dell'account Azure Cosmos DB in un'area di lavoro Synapse. Gli studenti impareranno ad abilitare e configurare il collegamento Synapse, quindi a interrogare l'archivio di analisi Azure Cosmos DB utilizzando Apache Spark e SQL serverless.

Modulo 13: Sicurezza end-to-end con Azure Analisi delle sinapsi

In questo modulo, gli studenti impareranno a proteggere uno spazio di lavoro Synapse Analytics e la sua infrastruttura di supporto. Gli studenti esploreranno SQL Active Directory Admin e gestiranno le regole del firewall IP. Organizzeranno i segreti con Azure Key Vault, a cui accederanno tramite un servizio connesso a Key Vault e alle attività della pipeline.

Modulo 14: Elaborazione del flusso di dati in tempo reale con Analisi di flusso

In questo modulo, gli studenti impareranno a importare ed elaborare i dati in tempo reale utilizzando le funzioni di windowing Azure Analisi di flusso. Infine, lo studente imparerà a ridimensionare l'attività di Analisi di flusso per aumentare l'efficienza.

Modulo 15: Creare una soluzione di elaborazione del flusso di dati con Hub eventi e Azure Databrick

In questo modulo, gli studenti apprenderanno le caratteristiche principali e gli usi dello streaming strutturato. Entro la fine del modulo gli studenti si connetteranno a Hub eventi per leggere e scrivere flussi.

Modulo 16: creare report utilizzando l'integrazione di Power BI con Azure Synpase Analytics

In questo modulo del corso Microsoft DP-203 – Ingegneria dei dati attiva Microsoft AzureGli studenti impareranno a integrare Power BI con il loro spazio di lavoro Synapse per creare report in Power BI. I partecipanti creeranno una nuova origine dati e un report Power BI in Synapse Studio.

Modulo 17: Eseguire processi di machine learning integrati in Azure Analisi delle sinapsi

Questo modulo del corso Microsoft DP-203 – Ingegneria dei dati attiva Microsoft Azure esplorare l'esperienza integrata end-to-end Azure Apprendimento automatico e Azure Servizi cognitivi in Azure Analisi delle sinapsi. Gli studenti impareranno a connettere uno spazio di lavoro Azure Synapse Analytics in uno spazio di lavoro Azure Machine Learning utilizzando un servizio collegato e quindi attivando un esperimento ML automatizzato che utilizza i dati di una tabella Spark.