Đề cương khóa học

1.        Azure dành cho Kỹ sư Dữ liệu

  • Giải thích về thế giới dữ liệu đang phát triển
  • Tổng quan về các dịch vụ trong Nền tảng Dữ liệu Azure
  • Xác định các nhiệm vụ do Kỹ sư Dữ liệu thực hiện
  • Mô tả các trường hợp sử dụng đám mây trong một Nghiên cứu điển hình
  • Xác định thế giới dữ liệu đang phát triển
  • Xác định các Dịch vụ Nền tảng Dữ liệu Azure
  • Xác định các nhiệm vụ do Kỹ sư Dữ liệu thực hiện
  • Hoàn thiện các sản phẩm của kỹ sư dữ liệu

2.       Làm việc với Lưu trữ Dữ liệu

  • Chọn phương pháp lưu trữ dữ liệu trong Azure
  • Tạo Tài khoản Lưu trữ Azure
  • Giải thích Lưu trữ Hồ Dữ liệu Azure
  • Tải dữ liệu lên Hồ Dữ liệu Azure
  • Thực hành: Làm việc với Lưu trữ Dữ liệu
  • Chọn phương pháp lưu trữ dữ liệu trong Azure
  • Tạo Tài khoản Lưu trữ
  • Giải thích Lưu trữ Hồ Dữ liệu
  • Tải dữ liệu lên Hồ Dữ liệu

3.       Cho phép cộng tác dựa trên nhóm với Data Science bằng Azure Databricks

  • Giải thích Azure Databricks
  • Làm việc với Azure Databricks
  • Đọc dữ liệu với Azure Databricks
  • Thực hiện các phép biến đổi với Azure Databricks
  • Thực hành: Cho phép cộng tác dựa trên nhóm với Data Science bằng Azure Databricks
  • Giải thích Azure Databricks
  • Làm việc với Azure Databricks
  • Đọc dữ liệu với Azure Databricks
  • Thực hiện các phép biến đổi với Azure Databricks

4.       Xây dựng Database phân tán toàn cầu với Cosmos DB

  • Tạo cơ sở dữ liệu Azure Cosmos DB có khả năng mở rộng
  • Chèn và truy vấn dữ liệu trong cơ sở dữ liệu Azure Cosmos DB của bạn
  • Xây dựng ứng dụng .Net Core cho Cosmos DB trong Visual Studio Code
  • Phân phối dữ liệu của bạn trên toàn cầu với Azure Cosmos DB
  • Thực hành: Xây dựng Database phân tán toàn cầu với Cosmos DB
  • Tạo Azure Cosmos DB
  • Chèn và truy vấn dữ liệu trong Azure Cosmos DB
  • Xây dựng ứng dụng .Net Core cho Azure Cosmos DB bằng VS Code
  • Phân phối dữ liệu trên toàn cầu với Azure Cosmos DB

5.       Làm việc với Lưu trữ Dữ liệu Quan hệ trên Đám mây

  • Sử dụng Azure SQL Database
  • Mô tả Azure SQL Data Warehouse
  • Tạo và Truy vấn Azure SQL Data Warehouse
  • Sử dụng PolyBase để Tải Dữ liệu vào Azure SQL Data Warehouse
  • Thực hành: Làm việc với Lưu trữ Dữ liệu Quan hệ trên Đám mây
  • Sử dụng Azure SQL Database
  • Mô tả Azure SQL Data Warehouse
  • Tạo và Truy vấn Azure SQL Data Warehouse
  • Sử dụng PolyBase để Tải Dữ liệu vào Azure SQL Data Warehouse

6.       Thực hiện Phân tích Thời gian Thực với Stream Analytics

  • Giải thích luồng dữ liệu và xử lý sự kiện
  • Nạp Dữ liệu với Event Hubs
  • Xử lý Dữ liệu với Công việc Stream Analytics
  • Thực hành: Thực hiện Phân tích Thời gian Thực với Stream Analytics
  • Giải thích luồng dữ liệu và xử lý sự kiện
  • Nạp Dữ liệu với Event Hubs
  • Xử lý Dữ liệu với Công việc Stream Analytics

7.       Điều phối Di chuyển Dữ liệu với Azure Data Factory

  • Giải thích cách Azure Data Factory hoạt động
  • Các thành phần Azure Data Factory
  • Azure Data Factory và Databricks
  • Thực hành: Điều phối Di chuyển Dữ liệu với Azure Data Factory
  • Giải thích cách Data Factory hoạt động
  • Azure Data Factory Components
  • Azure Data Factory và Databricks

8.       Bảo mật Nền tảng Dữ liệu Azure

  • Giới thiệu về bảo mật
  • Các thành phần bảo mật chính
  • Bảo mật Tài khoản Lưu trữ và Lưu trữ Hồ Dữ liệu
  • Bảo mật Lưu trữ Dữ liệu
  • Bảo mật Dữ liệu Luồng
  • Thực hành: Bảo mật Nền tảng Dữ liệu Azure
  • Giới thiệu về bảo mật
  • Các thành phần bảo mật chính
  • Bảo mật Tài khoản Lưu trữ và Lưu trữ Hồ Dữ liệu
  • Bảo mật Lưu trữ Dữ liệu
  • Bảo mật Dữ liệu Luồng

9.       Giám sát và Khắc phục Sự cố Lưu trữ và Xử lý Dữ liệu

  • Giải thích các khả năng giám sát có sẵn
  • Khắc phục các sự cố lưu trữ dữ liệu phổ biến
  • Khắc phục các sự cố xử lý dữ liệu phổ biến
  • Quản lý khôi phục sau thảm họa
  • Thực hành: Giám sát và Khắc phục Sự cố Lưu trữ và Xử lý Dữ liệu
  • Giải thích các khả năng giám sát có sẵn
  • Khắc phục các sự cố lưu trữ dữ liệu phổ biến
  • Khắc phục các sự cố xử lý dữ liệu phổ biến
  • Quản lý khôi phục sau thảm họa

Requirements

  • Kinh nghiệm với phân tích dữ liệu cơ bản (ví dụ: Excel)
  • Hiểu biết chung về các khái niệm điện toán đám mây (ví dụ: AWS)

Đối tượng

  • Database kỹ sư
  • Nhà phát triển
 35 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (5)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories