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
お客様の声 (4)
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳
彼がカバーしたすべてのトピックと例。また、それらが私たちの日常業務でどのように役立つかを説明しました。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
トレーニングをとても楽しみました。すべてのモジュールが、仕事で解決しようとしている問題に適用できると感じました。Jupyter Notebookとの統合は非常に印象的でした。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
コース - Python for Geographic Information System (GIS)
機械翻訳
トレーニングで最も気に入ったのは、組織と場所でした。
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
コース - ArcGIS for Spatial Analysis
機械翻訳