コース概要

1. Azure データ エンジニア向け

  • 進化するデータの世界を説明する
  • Azureデータプラットフォームのサービスを調査する
  • データ エンジニアが実行するタスクを特定する
  • ケーススタディで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の決定
  • データ エンジニアが実行するタスクを特定する
  • データエンジニアリングの成果物を完成させる

2. データストレージの操作

  • Azure でデータ ストレージ アプローチを選択してください
  • Azure 個のストレージ アカウントを作成する
  • Azure Data Lake ストレージについて説明する
  • 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 でデータ ストレージ アプローチを選択してください
  • ストレージアカウントを作成する
  • データ レイク ストレージについて説明する
  • データを Data Lake Store にアップロードする

3. Azure Databricks によるチームベース Data Science の有効化

  • Azure Databricks を説明します。
  • Azure Databricks を使用します。
  • AzureDatabricksでデータを読み出します
  • AzureDatabricksで変形を行う
  • ラボ: Azure Databricks によるチームベースの有効化 Data Science
  • Azure Databricks を説明します。
  • Azure Databricks を使用します。
  • AzureDatabricksでデータを読み出します
  • AzureDatabricksで変形を行う

4. Cosmos DB を使用してグローバルに分散された Database を構築する

  • スケールに合わせて構築された 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 コードで 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します
  • ラボ: Cosmos DB を使用してグローバルに分散された Database を構築する
  • Azure Cosmos DB を作成する
  • Azure Cosmos DB へのデータの挿入とクエリ
  • 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 でデータをグローバルに分散する

5. クラウドでのリレーショナル データ ストアの操作

  • AzureSQLDatabaseを使用します
  • Azure SQL Data Warehouse について説明します。
  • Azure SQL Data Warehouse の作成とクエリ
  • PolyBase を使用してデータを Azure SQL Data Warehouse にロードします
  • ラボ: クラウドでのリレーショナル データ ストアの操作
  • AzureSQLDatabaseを使用します
  • Azure SQL Data Warehouse について説明します。
  • Azure SQL Data Warehouse の作成とクエリ
  • PolyBase を使用してデータを Azure SQL Data Warehouse にロードします

6. Stream Analytics を使用したリアルタイム分析の実行

  • 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 を使用したデータの取り込み
  • Stream Analytics ジョブによるデータの処理
  • ラボ: Stream Analytics を使用したリアルタイム分析の実行
  • 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 を使用したデータの取り込み
  • Stream Analytics ジョブによるデータの処理

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 の仕組みを説明する
  • Azure データ ファクトリのコンポーネント
  • Azure データ ファクトリと 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 の仕組みを説明する
  • Azure データ ファクトリのコンポーネント
  • Azure データ ファクトリと Databricks

8. データプラットフォームのセキュリティ確保 Azure

  • セキュリティの紹介
  • 主要なセキュリティコンポーネント
  • ストレージ アカウントと Data Lake Storage のセキュリティの保護
  • データストアの保護
  • ストリーミングデータの保護
  • ラボ: データ プラットフォームのセキュリティ保護 Azure
  • セキュリティの紹介
  • 主要なセキュリティコンポーネント
  • ストレージ アカウントと Data Lake Storage のセキュリティの保護
  • データストアの保護
  • ストリーミングデータの保護

9. データの保存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の説明
  • 一般的なデータ ストレージの問題のトラブルシューティング
  • 一般的なデータ処理の問題のトラブルシューティング
  • 災害復旧を管理する
  • ラボ: データのストレージと処理のモニタリングとトラブルシューティング
  • 利用可能な監視機能の説明
  • 一般的なデータ ストレージの問題のトラブルシューティング
  • 一般的なデータ処理の問題のトラブルシューティング
  • 災害復旧を管理する
 35 時間

参加者の人数



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