MSDA-4 - MOC 20776 - PERFORMING BIG DATA ENGINEERING ON MICROSOFT CLOUD SERVICES

INFORMAZIONI SUL CORSO

durata

Durata:

5 GIORNI
categoria

Categoria:

Data and Analytics
qualifica

Qualifica istruttore:

Microsoft Certified Trainer
dedicato a

Dedicato a:

Professionista IT
produttore

Produttore:

Microsoft

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OBIETTIVI

After completing this course, students will be able to:

  • Describe common architectures for processing big data using Azure tools and services.
  • Describe how to use Azure Stream Analytics to design and implement stream processing over large-scale data.
  • Describe how to include custom functions and incorporate machine learning activities into an Azure Stream Analytics job.
  • Describe how to use Azure Data Lake Store as a large-scale repository of data files.
  • Describe how to use Azure Data Lake Analytics to examine and process data held in Azure Data Lake Store.
  • Describe how to create and deploy custom functions and operations, integrate with Python and R, and protect and optimize jobs.
  • Describe how to use Azure SQL Data Warehouse to create a repository that can support large-scale analytical processing over data at rest.
  • Describe how to use Azure SQL Data Warehouse to perform analytical processing, how to maintain performance, and how to protect the data.
  • Describe how to use Azure Data Factory to import, transform, and transfer data between repositories and services.

PREREQUISITI

In addition to their professional experience, students who attend this training should already have the following technical knowledge:

  •  A good understanding of Azure data services.
  • A basic knowledge of the Microsoft Windows operating system and its core functionality.
  • A good knowledge of relational databases.

CONTENUTI:

Module 1: Architectures for Big Data Engineering with Azure

  • Understanding Big Data
  • Architectures for Processing Big Data
  • Considerations for designing Big Data solutions

 

Lab : Designing a Big Data Architecture

  • Design a big data architecture

 

Module 2: Processing Event Streams using Azure Stream Analytics

  • Introduction to Azure Stream Analytics
  • Configuring Azure Stream Analytics jobs

 

Lab : Processing Event Streams with Azure Stream Analytics

  • Create an Azure Stream Analytics job
  • Create another Azure Stream job
  • Add an Input
  • Edit the ASA job
  • Determine the nearest Patrol Car

 

Module 3: Performing custom processing in Azure Stream Analytics

  • Implementing Custom Functions
  • Incorporating Machine Learning into an Azure Stream Analytics Job

 

Lab : Performing Custom Processing with Azure Stream Analytics

  • Add logic to the analytics
  • Detect consistent anomalies

 

Module 4: Managing Big Data in Azure Data Lake Store

  • Using Azure Data Lake Store
  • Monitoring and protecting data in Azure Data Lake Store

 

Lab : Managing Big Data in Azure Data Lake Store

  • Update the ASA Job
  • Upload details to ADLS

 

Module 5: Processing Big Data using Azure Data Lake Analytics

  • Introduction to Azure Data Lake Analytics
  • Analyzing Data with U-SQL
  • Sorting, grouping, and joining data

Lab : Processing Big Data using Azure Data Lake Analytics

  • Add functionality
  • Query against Database
  • Calculate average speed

 

Module 6: Implementing custom operations and monitoring performance in Azure Data Lake Analytics

  • Incorporating custom functionality into Analytics jobs
  • Managing and Optimizing jobs

 

Lab : Implementing custom operations and monitoring performance in Azure Data Lake Analytics

  • Custom extractor
  • Custom processor
  • Integration with R/Python
  • Monitor and optimize a job

 

Module 7: Implementing Azure SQL Data Warehouse

  • Introduction to Azure SQL Data Warehouse
  • Designing tables for efficient queries
  • Importing Data into Azure SQL Data Warehouse

 

Lab : Implementing Azure SQL Data Warehouse

  • Create a new data warehouse
  • Design and create tables and indexes
  • Import data into the warehouse.

 

Module 8: Performing Analytics with Azure SQL Data Warehouse

  • Querying Data in Azure SQL Data Warehouse
  • Maintaining Performance
  • Protecting Data in Azure SQL Data Warehouse

 

Lab : Performing Analytics with Azure SQL Data Warehouse

  • Performing queries and tuning performance
  • Integrating with Power BI and Azure Machine Learning
  • Configuring security and analysing threats

 

Module 9: Automating the Data Flow with Azure Data Factory

  • Introduction to Azure Data Factory
  • Transferring Data
  • Transforming Data
  • Monitoring Performance and Protecting Data

 

Lab : Automating the Data Flow with Azure Data Factory

  • Automate the Data Flow with Azure Data Factory

INFO

  • Esame: 70-776 - Engineering Data with Microsoft Cloud Services
  • Manuale: Il Materiale Didattico Ufficiale per tutti i corsi Microsoft MOC può essere richiesto, se disponibile, in forma elettronica (DMOC) invece che cartacea e lo studente iscritto potrà scaricarlo dal sito Microsoft. Chi acquista un DMOC ha diritto a consultare tutte le versioni del manuale, sia quelle precedenti a quella che acquista sia quelle che usciranno successivamente, dove troverà corretti eventuali errori e/o le novità del prodotto.
  • Prezzo manuale: 250 € incluso nel prezzo del corso
  • Natura del corso: Operativo (previsti lab su PC)

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