Microsoft DP-3012: Впровадження рішення для аналізу даних за допомогою Azure Synapse Analytics

Цей інтенсивний одноденний курс надає учасникам навички, необхідні для створення та управління рішеннями для аналізу даних за допомогою Azure Synapse Analytics. Ви навчитеся працювати з пулами SQL (виділеними та безсерверними), керувати даними за допомогою Apache Spark у Synapse та реалізовувати процеси ELT (вилучення, завантаження, перетворення) за допомогою Synapse. Pipelines — знайомий досвід для тих, хто знає Azure Фабрика даних.

Завдяки практичним лабораторним роботам та реальним прикладам, курс забезпечує ґрунтовне розуміння оркестрації даних у сучасних середовищах озерних будинків та складів. Azure.

Кому воно адресоване?

Курс рекомендований для:
• Інженери даних, які хочуть інтегрувати та аналізувати дані за допомогою Azure Синапс
• Адміністратори, що беруть участь у проектуванні та моніторингу потоків даних у cloud
• Фахівці, що використовують SQL та Python в аналітичних контекстах
• Користувачі, знайомі з блокнотами, такими як Databricks, Jupyter, Zeppelin тощо.
• Команди, які мають досвід роботи з Azure Фабрика даних, і вони хочуть розширити її в Synapse

Що ти навчишся?

Після завершення курсу ви знатимете, як:
• Запитувати файли з озера даних за допомогою безсерверного пулу SQL у Synapse
• Аналізуйте дані за допомогою Apache Spark Pools та Delta Lake
• Створення та керування конвеєрами даних за допомогою Synapse Pipelines
• Ви працюєте з реляційними сховищами даних у Synapse
• Використовуйте сучасні інструменти обробки та перетворення даних у Azure

Передумови:

Учасники повинні мати:
• Базові знання SQL та Python
• Досвід роботи з блокнотами на базі Spark (наприклад, Databricks, Jupyter)
• Знайомство з такими послугами, як Azure Фабрика даних

Розклад курсу:

Матеріали курсу англійською мовою. Викладання ведеться румунською мовою.

1. Вступ до Azure Synapse Analytics
Презентація архітектури та основних компонентів

2. Використання безсерверного SQL-пулу для запитів файлів в озері даних
Виконання прямих запитів до файлів JSON, CSV, Parquet

3. Аналіз даних за допомогою Apache Spark у Azure Синапс
Робота з блокнотами та маніпулювання даними за допомогою PySpark

4. Керування даними за допомогою Delta Lake в Synapse
Впровадження ACID-транзакцій, керування версіями та подорожей у часі

5. Аналіз даних у реляційному сховищі даних
Створення та запити до таблиць у виділеному пулі SQL

6. Побудова конвеєра даних за допомогою Synapse Pipelines
Оркестрування завдань ELT за допомогою інструментів, подібних до ADF

Програми сертифікації

Наразі програм сертифікації немає.