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コース概要

Azure Synapse Analyticsの概要

  • Azure Synapse Analyticsの全体像
  • 主な特徴と機能
  • 他のデータ分析ソリューションとの比較

Azure Synapse Analyticsの設定方法

  • Azure Synapseワークスペースの作成手順
  • データレイクストレージの構成方法
  • ユーザー管理およびアクセス制御の仕組み

データ統合と管理手法

  • 各種データ取り込み手法
  • Azure Data Factoryを用いたETLプロセスの実装
  • データ保存・整理に関する戦略

ビッグデータソリューションの開発

  • Azure SynapseにおけるSparkプールの基本知識
  • Sparkを活用した大規模データセット処理法
  • Azure Machine Learningとの連携方法

サーバーレスSQLプールによるデータクエリ処理

  • サーバーレスSQLプールの基本仕組み
  • 複数ソースからのデータに対するクエリ実行法
  • パフォーマンス最適化およびチューニング手法

セキュリティとコンプライアンス対策

  • データ保護・暗号化処理の仕組み
  • アクセス制御とプライバシー保護方法
  • 監視・監査プロセスの運用法

データ可視化と分析手法

  • Power BIをはじめとする各種可視化ツールとの接続法
  • ダッシュボードやレポートの作成手順
  • 組織内外へのインサイト共有方法

リソース管理とベストプラクティス

  • システム構築における優れた設計指針
  • 各種リソースの管理およびスケーリング対策

まとめと今後の学習・展開方法

要求

  • クラウドコンピューティングの基本原則に関する理解
  • データウェアハウスの概念と実践方法に関する知識

対象者

  • データエンジニア
  • データサイエンティスト
  • クラウド関連の専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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