Обработка данных в облачных сервисах Microsoft
В пятидневном курсе под руководством инструктора предлагается изучить, как обрабатывать большие данные с помощью инструментов и сервисов Azure, включая Azure Stream Analytics, Azure Data Lake, хранилище данных SQL Azure и Azure Data Factory. В процессе обучения так же объясняется, как включить пользовательские функции и интегрировать Python и R.
Для кого:
Основная аудитория этого курса — инженеры данных (ИТ-специалисты, разработчики и информационные работники), которые планируют внедрить рабочие процессы для обработки больших данных в Azure.Что должен знать слушатель
Требования для прохождения курса:
Понимание служб данных Azure;
Базовые знания об операционной системе Microsoft Windows и ее основных функциях;
Знание реляционных баз данных.
Результаты обучения
После прохождения этого курса студенты смогут:
Описывать общие архитектуры для обработки больших данных с помощью инструментов и служб Azure;
Описывать, как использовать Azure Stream Analytics для проектирования и реализации потоковой обработки больших данных;
Описывать порядок включения пользовательских функций и действий по машинному обучению в задание Azure Stream Analytics;
Описывать, как использовать Azure Data Lake Analytics в качестве крупномасштабного хранилища файлов данных;
Описывать, как использовать Azure Data Lake Analytics для проверки и обработки данных, хранящихся в хранилище Azure Data Lake Store;
Описывать, как создавать и развертывать пользовательские функции и операции, интегрировать с Python и R, а также защищать и оптимизировать задания;
Описывать, как использовать хранилище данных SQL Azure для создания хранилища, которое может поддерживать крупномасштабную аналитическую обработку данных в состоянии покоя;
Описывать, как использовать хранилище данных SQL Azure для выполнения аналитической обработки, как поддерживать производительность и как защитить данные;
Описывать, как использовать фабрику данных Azure для импорта, преобразования и передачи данных между хранилищами и службами.