Questo corso intensivo di un giorno fornisce ai partecipanti le competenze necessarie per creare e gestire soluzioni di analisi dei dati utilizzando Azure Synapse Analytics. Imparerai a lavorare con pool SQL (dedicati e serverless), a gestire i dati con Apache Spark in Synapse e a implementare processi ELT (Extract, Load, Transform) utilizzando Synapse. Pipelines — un'esperienza familiare a chi conosce Azure Fabbrica di dati.
Attraverso laboratori pratici ed esempi concreti, il corso fornisce una solida comprensione dell'orchestrazione dei dati nei moderni ambienti lakehouse e warehouse. Azure.
Il corso è consigliato per:
• Ingegneri dei dati che desiderano integrare e analizzare i dati utilizzando Azure Synapse
• Amministratori coinvolti nella progettazione e nel monitoraggio dei flussi di dati in cloud
• Professionisti che utilizzano SQL e Python in contesti analitici
• Utenti che hanno familiarità con notebook come Databricks, Jupyter, Zeppelin, ecc.
• Team che hanno esperienza con Azure Data Factory e vogliono espanderlo in Synapse
Dopo aver completato il corso, saprai come:
• Eseguire query sui file dal data lake utilizzando il pool SQL serverless in Synapse
• Analizza i dati con Apache Spark Pools e Delta Lake
• Costruire e gestire pipeline di dati utilizzando Synapse Pipelines
• Lavori con data warehouse relazionali in Synapse
• Utilizzare moderni strumenti di elaborazione e trasformazione dei dati in Azure
I partecipanti devono avere:
• Conoscenza di base di SQL e Python
• Esperienza con notebook basati su Spark (ad esempio Databricks, Jupyter)
• Familiarità con servizi quali Azure Fabbrica di dati
1. Introduzione a Azure Analisi delle sinapsi
Presentazione dell'architettura e dei componenti principali
2. Utilizzo di un pool SQL serverless per interrogare i file nel data lake
Esecuzione di query dirette su file JSON, CSV, Parquet
3. Analisi dei dati con Apache Spark in Azure Synapse
Lavorare con i notebook e manipolare i dati con PySpark
4. Gestione dei dati con Delta Lake in Synapse
Implementazione di transazioni ACID, controllo delle versioni e viaggi nel tempo
5. Analisi dei dati nel data warehouse relazionale
Creazione e query di tabelle nel pool dedicato SQL
6. Creazione di una pipeline di dati con Synapse Pipelines
Orchestrazione di attività ELT con strumenti simili ad ADF
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