[Специалист] Проектирование Big Data в облачных службах Майкрософт. Курс 2018 года

[Специалист] Проектирование Big Data в облачных службах Майкрософт. Курс 2018 года

​

Курс рассматривает, как обрабатывать большие данные с помощью средств и служб Azure, включая Azure Stream Analytics, Azure Data Lake, Azure SQL Data Warehouse и Azure Data Factory. Курс также объясняет, как включить пользовательские функции и интегрировать Python и R.
По окончании курса Вы будете уметь:

• Использовать Azure Stream Analytics для проектирования и реализации потоковой обработки масштабных данных
• Настраивать функциональность и использовать машинное обучение в задачах Azure Stream Analytics
• Использовать Azure Data Lake Store в качестве масштабируемого репозитория файлов данных
• Использовать Azure Data Lake Analytics для изучения и обработки данных в Azure Data Lake Store
• Создавать и развертывать настраиваемые функции и операции, производить интеграцию с Python и R, защищать и оптимизировать задачи
• Использовать Azure SQL Data Warehouse для создания репозитория с поддержкой масштабируемоя аналитической обработки данных
• Использовать Azure SQL Data Warehouse для аналитической обработки, поддержки производительности и защиты данных
• Использовать Azure Data Factory для импорта, преобразования и передачи данных между репозиториями и сервисами

По окончании курса слушатели будут уметь:

• Типовую архитектуру для обработки big data средствами и сервисами Azure

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Спойлер: Программа курса

Модуль 1. Архитектура инжиниринга Big Data в Azure
Модуль 2. Обработка потоков событий посредством Azure Stream Analytics
Модуль 3. Настройка обработки Azure Stream Analytics
Модуль 4. Управление Big Data в Azure Data Lake Store
Модуль 5. Обработка Big Data с помощью Azure Stream Analytics
Модуль 6. Реализация настраиваемых операций и мониторинг производительности в Azure Data Lake Analytics
Модуль 7. Внедрение Azure SQL Data Warehouse
Модуль 8. Использование аналитики в Azure SQL Data Warehouse
Модуль 9. Автоматизация потоков данных с Azure Data Factory

Продолжительность курса - 40 ак. ч.