Pobierz kartę szkolenia

Data Engineering on Microsoft Azure

kod szkolenia: DP-203 / PL DL 4d

Pakiety e-learning

Autoryzowane szkolenie  Data Engineering on Microsoft Azure DP-203 szkolenie w formule Distance Learning.

Promocja voucher

 

Docelowa grupa odbiorców:
  • Administrator
  • Specjalista IT
  • Inżynier Danych
  • Administrator Baz Danych
  • Analityk
 
Termin

poziom Średnio zaawansowany

czas trwania 4 dni |  28h|  09.07 10.07 11.07 12.07
3 400,00 PLN + 23% VAT (4 182,00 PLN brutto)
Poprzednia najniższa cena:
3 400,00 PLN
czas trwania 4 dni |  28h|  20.08 21.08 22.08 23.08
3 400,00 PLN + 23% VAT (4 182,00 PLN brutto)
Poprzednia najniższa cena:
3 400,00 PLN
czas trwania 4 dni |  28h|  24.09 25.09 26.09 27.09
3 400,00 PLN + 23% VAT (4 182,00 PLN brutto)
Poprzednia najniższa cena:
3 400,00 PLN
czas trwania 4 dni |  28h|  22.10 23.10 24.10 25.10
3 400,00 PLN + 23% VAT (4 182,00 PLN brutto)
Poprzednia najniższa cena:
3 400,00 PLN
czas trwania 4 dni |  28h|  19.11 20.11 21.11 22.11
3 400,00 PLN + 23% VAT (4 182,00 PLN brutto)
Poprzednia najniższa cena:
3 400,00 PLN
czas trwania 4 dni |  28h|  07.01 08.01 09.01 10.01
3 400,00 PLN + 23% VAT (4 182,00 PLN brutto)
Poprzednia najniższa cena:
3 400,00 PLN
3 400,00 PLN 4 182,00 PLN brutto
  • Azure Synapse Analytics
  • Azure Databricks
  • Azure Data Lake Storage
  • Azure Stream Analytics

 

Głównymi odbiorcami tego kursu są specjaliści ds. danych, architekci danych i specjaliści od analizy biznesowej, którzy chcą dowiedzieć się więcej o inżynierii danych i tworzeniu rozwiązań analitycznych przy użyciu technologii platform danych istniejących na platformie Microsoft Azure. Druga grupa docelowa to analitycy danych i naukowcy zajmujący się danymi, którzy pracują z rozwiązaniami analitycznymi opartymi na Microsoft Azure

Na  kursie DP-203 student zapozna się z wzorcami i praktykami inżynierii danych w zakresie pracy z rozwiązaniami analitycznymi w trybie wsadowym i w czasie rzeczywistym przy użyciu technologii platformy danych Azure.

Studenci:

  • rozpoczną od zrozumienia podstawowych technologii obliczeniowych i pamięci masowej, które są używane do tworzenia rozwiązania analitycznego.
  • Następnie zbadają, jak zaprojektować analityczne warstwy obsługujące i skupią się na zagadnieniach inżynierii danych podczas pracy z plikami źródłowymi.
  • dowiedzą się, jak interaktywnie eksplorować dane przechowywane w plikach w jeziorze danych.
  • Nauczą się różnych technik pozyskiwania, których można używać do ładowania danych przy użyciu funkcji Apache Spark dostępnej w usłudze Azure Synapse Analytics lub Azure Databricks, lub jak pozyskiwać dane przy użyciu potoków Azure Data Factory lub Azure Synapse.
  • poznają również różne sposoby przekształcania danych przy użyciu tych samych technologii, które są używane do pozyskiwania danych.

Student poświęci czas na kurs, ucząc się, jak monitorować i analizować wydajność systemu analitycznego, aby móc optymalizować wydajność ładowania danych lub zapytań, które są wysyłane do systemów. Zrozumieją, jak ważne jest wdrożenie zabezpieczeń, aby zapewnić ochronę danych w spoczynku lub podczas przesyłania. Następnie student pokaże, jak dane w systemie analitycznym mogą służyć do tworzenia pulpitów nawigacyjnych lub tworzenia modeli predykcyjnych w usłudze Azure Synapse Analytics.

Egzamin w formie on-line. Zapis na stronie https://home.pearsonvue.com/Clients/Microsoft.aspx

 

 

 

 

Po kursie DP-203 można przystąpić do certyfikowanego egzaminu Microsoft. Szczegóły na: https://docs.microsoft.com/pl-pl/learn/certifications/exams/dp-203

 

 

  • Znajomość przetwarzania w chmurze
  • Znajomość podstawowych koncepcji danych

 

Szkolenia poprzedzające: AZ-900, DP-900

 

Kurs DP-203 należy do ścieżek:

  • AI Engineer
  • Data Engineer

Dla zwiększenia komfortu pracy oraz efektywności szkolenia zalecamy skorzystanie z dodatkowego ekranu. Brak dodatkowego ekranu nie jest przeciwwskazaniem do udziału w szkoleniu, ale w znaczący sposób wpływa na komfort pracy podczas zajęć.

Informacje oraz wymagania dotyczące uczestniczenia w szkoleniach w formule zdalnej dostępne na: https://www.altkomakademia.pl/distance-learning/#FAQ

 

  • Szkolenie: polski
  • Materiały: angielski

 

 

 

* podręcznik w formie elektronicznej dostępny na platformie:

https://learn.microsoft.com/pl-pl/training/

* dostęp do portalu słuchacza Altkom Akademii

Metoda szkolenia:

  • teoria
  • dema
  • labolatoria indywidualne
  • 50% teoria
  • 50% praktyka

 1: Poznaj opcje obliczeniowe i pamięci masowej dla obciążeń związanych z inżynierią danych

  • Wprowadzenie do usługi Azure Synapse Analytics
  • Opisz usługę Azure Databricks
  • Wprowadzenie do usługi Azure Data Lake Storage
  • Opisz architekturę jeziora Delta
  • Pracuj ze strumieniami danych przy użyciu usługi Azure Stream Analytics

 2: Zaprojektuj i zaimplementuj warstwę obsługi

  • Zaprojektuj wielowymiarowy schemat, aby zoptymalizować obciążenia analityczne
  • Bezkodowa transformacja na dużą skalę dzięki usłudze Azure Data Factory
  • Wypełniaj wolno zmieniające się wymiary w potokach usługi Azure Synapse Analytics

 3: Data engineering considerations for source files

  • Design a Modern Data Warehouse using Azure Synapse Analytics
  • Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics

 4: Uruchamiaj interaktywne zapytania przy użyciu bezserwerowych pul SQL Azure Synapse Analytics

  • Poznaj możliwości bezserwerowych pul SQL w usłudze Azure Synapse
  • Wykonywanie zapytań dotyczących danych w jeziorze przy użyciu bezserwerowych pul SQL usługi Azure Synapse
  • Twórz obiekty metadanych w bezserwerowych pulach SQL Azure Synapse
  • Zabezpiecz dane i zarządzaj użytkownikami w bezserwerowych pulach SQL Azure Synapse

 5: Eksploracja i transformacja danych w Azure Databricks

  • Opisz usługę Azure Databricks
  • Odczytywanie i zapisywanie danych w usłudze Azure Databricks
  • Pracuj z DataFrames w Azure Databricks
  • Pracuj z zaawansowanymi metodami DataFrames w usłudze Azure Databricks

 6: Pobieranie i ładowanie danych do hurtowni danych

  • Użyj najlepszych rozwiązań dotyczących ładowania danych w usłudze Azure Synapse Analytics
  • Pozyskiwanie w skali petabajtów za pomocą usługi Azure Data Factory

 7: Przekształcaj dane za pomocą Azure Data Factory lub Azure Synapse Pipelines

  • Integracja danych z Azure Data Factory lub Azure Synapse Pipelines
  • Bezkodowa transformacja na dużą skalę dzięki usłudze Azure Data Factory lub Azure Synapse Pipelines

 8: Orkiestracja przenoszenia i transformacji danych w Azure Synapse Pipelines

  • Organizuj przenoszenie i transformację danych w usłudze Azure Data Factory

 9: Optymalizacja wydajności zapytań dzięki dedykowanym pulom SQL w usłudze Azure Synapse

  • Zoptymalizuj wydajność zapytań magazynu danych w usłudze Azure Synapse Analytics
  • Zapoznaj się z funkcjami deweloperów magazynu danych w usłudze Azure Synapse Analytics

10 Analiza i optymalizacja przechowywania danych w hurtowni danych

11: Obsługa hybrydowego transakcyjnego przetwarzania analitycznego (HTAP) za pomocą łącza Azure Synapse

  • Projektuj hybrydowe przetwarzanie transakcyjne i analityczne przy użyciu usługi Azure Synapse Analytics
  • Skonfiguruj łącze Azure Synapse za pomocą usługi Azure Cosmos DB
  • Wysyłaj zapytania do Azure Cosmos DB za pomocą pul Apache Spark
  • Wysyłaj zapytania do usługi Azure Cosmos DB za pomocą bezserwerowych pul SQLAnalizuj i optymalizuj magazyn danych w usłudze Azure Synapse Analytics

 12: Kompleksowe zabezpieczenia dzięki usłudze Azure Synapse Analytics

  • Zabezpiecz magazyn danych w usłudze Azure Synapse Analytics
  • Konfiguruj wpisy tajne i zarządzaj nimi w Azure Key Vault
  • Wdrażaj kontrolę zgodności danych wrażliwych

 13: Przetwarzanie strumieniowe w czasie rzeczywistym z usługą Stream Analytics

  • Włącz niezawodną obsługę wiadomości dla aplikacji Big Data przy użyciu usługi Azure Event Hubs
  • Pracuj ze strumieniami danych przy użyciu usługi Azure Stream Analytics
  • Przetwarzaj strumienie danych za pomocą usługi Azure Stream Analytics

14: Tworzenie rozwiązania przetwarzania strumieniowego za pomocą usługi Event Hubs i Azure Databricks

  • Przetwarzaj dane przesyłania strumieniowego za pomocą strukturalnego przesyłania strumieniowego usługi Azure Databricks

 15: Tworzenie raportów przy użyciu integracji usługi Power BI z usługą Azure Synpase Analytics

  • Twórz raporty za pomocą usługi Power BI, korzystając z jej integracji z usługą Azure Synapse Analytics

16: Wykonywanie zintegrowanych procesów uczenia maszynowego w usłudze Azure Synapse Analytics

  • Użyj zintegrowanego procesu uczenia maszynowego w usłudze Azure Synapse Analytics