コース概要

1. Azure for the Data Engineer

  • 進化するデータの世界について説明する
  • Azure データプラットフォームのサービスを概観する
  • データエンジニアが行うタスクを特定する
  • ケーススタディにおけるクラウドのユースケースを説明する
  • 進化するデータの世界を特定する
  • Azure データプラットフォームサービスを決定する
  • データエンジニアが行うタスクを特定する
  • データエンジニアリングのデリバブルを確定する

2. データストレージの操作

  • Azure でのデータストレージアプローチを選択する
  • Azure Storage Account を作成する
  • Azure Data Lake ストレージを説明する
  • データを Azure Data Lake にアップロードする
  • ラボ:データストレージの操作
  • Azure でのデータストレージアプローチを選択する
  • Storage Account を作成する
  • Data Lake Storage を説明する
  • データを Data Lake Store にアップロードする

3. Azure Databricks を使用したチームベースのデータサイエンスの実現

  • Azure Databricks を説明する
  • Azure Databricks を操作する
  • Azure Databricks でデータを読み取る
  • Azure Databricks での変換を行う
  • ラボ:Azure Databricks を使用したチームベースのデータサイエンスの実現
  • Azure Databricks を説明する
  • Azure Databricks を操作する
  • Azure Databricks でデータを読み取る
  • Azure Databricks での変換を行う

4. Cosmos DB を使用したグローバルに分散されたデータベースの構築

  • スケールアウト可能な Azure Cosmos DB データベースを作成する
  • Azure Cosmos DB データベースにデータを挿入してクエリを実行する
  • Visual Studio Code で .NET Core アプリを Azure Cosmos DB 用に構築する
  • Azure Cosmos DB を使用してデータをグローバルに分散させる
  • ラボ:Cosmos DB を使用したグローバルに分散されたデータベースの構築
  • Azure Cosmos DB を作成する
  • Azure Cosmos DB にデータを挿入してクエリを実行する
  • VS Code を使用して Azure Cosmos DB 用の .Net Core アプリを構築する
  • Azure Cosmos DB を使用してデータをグローバルに分散させる

5. クラウドでのリレーショナルデータストアの操作

  • Azure SQL Database の使用
  • Azure SQL Data Warehouse を説明する
  • Azure SQL Data Warehouse の作成とクエリの実行
  • PolyBase を使用して Azure SQL Data Warehouse にデータをロードする
  • ラボ:クラウドでのリレーショナルデータストアの操作
  • Azure SQL Database の使用
  • Azure SQL Data Warehouse を説明する
  • Azure SQL Data Warehouse の作成とクエリの実行
  • PolyBase を使用して Azure SQL Data Warehouse にデータをロードする

6. Stream Analytics を使用したリアルタイム分析の実施

  • データストリームとイベント処理について説明する
  • Event Hubs を使用したデータ取り込み
  • Stream Analytics ジョブでのデータ処理
  • ラボ:Stream Analytics を使用したリアルタイム分析の実施
  • データストリームとイベント処理について説明する
  • Event Hubs を使用したデータ取り込み
  • Stream Analytics ジョブでのデータ処理

7. Azure Data Factory を使用したデータ移動のオーケストレーション

  • Azure Data Factory の動作を説明する
  • Azure Data Factory コンポーネント
  • Azure Data Factory と Databricks
  • ラボ:Azure Data Factory を使用したデータ移動のオーケストレーション
  • Data Factory の動作を説明する
  • Azure Data Factory コンポーネント
  • Azure Data Factory と Databricks

8. Azure データプラットフォームのセキュリティ確保

  • セキュリティの概要
  • 主要なセキュリティコンポーネント
  • Storage Accounts と Data Lake Storage のセキュリティ確保
  • データストアのセキュリティ確保
  • ストリーミングデータのセキュリティ確保
  • ラボ:Azure データプラットフォームのセキュリティ確保
  • セキュリティの概要
  • 主要なセキュリティコンポーネント
  • Storage Accounts と Data Lake Storage のセキュリティ確保
  • データストアのセキュリティ確保
  • ストリーミングデータのセキュリティ確保

9. データストレージと処理の監視とトラブルシューティング

  • 利用可能な監視機能を説明する
  • 一般的なデータストレージ問題のトラブルシューティング
  • 一般的なデータ処理問題のトラブルシューティング
  • 災害復旧の管理
  • ラボ:データストレージと処理の監視とトラブルシューティング
  • 利用可能な監視機能を説明する
  • 一般的なデータストレージ問題のトラブルシューティング
  • 一般的なデータ処理問題のトラブルシューティング
  • 災害復旧の管理

要求

  • 基本的なデータ分析の経験(例:Excel)
  • クラウド概念の一般的な理解(例:AWS)

対象者

  • データベースエンジニア
  • 開発者
 35 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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