Microsoft - DP203
微軟Azure雲端大數據工程師
Data Engineering on Microsoft Azure
- 時數:28小時
- 費用:NT$ 35,000
- 點數:8.5
選擇查詢分區開課時間
地點 | 班號 | 日期 | 時間 | 預約 |
---|---|---|---|---|
台北 | 254203 班 | 2025/05/12 ~ 2025/05/15 每週一二三四 | 09:00~17:00 | 預約 |
目前查無開課時段
詳細開課時間請洽詢業務
新竹、台中、高雄如有上課需求,請參考台北開課日期,洽當地服務人員依需求加開遠距開課日期
教材
課程目標
在本課程中,將介紹資料工程模式和實踐方法,包含選擇使用Azure資料平台技術處理批量和即時分析的解決方案、了解用於構建分析性解決方案的核心運算和儲存技術,與如何設計分析服務層,並重點關注使用原始檔案的資料工程相關注意事項。以及如何互動式地探索Data Lake檔案中儲存的資料,整合Azure Synapse Analytics、Azure Databricks、Apache Spark、Azure Data Factory…等平台建置資料處理流程,使用各種方法來取得資料與轉換資料,並且監控和分析系統的效能,以便於能進一步優化資料載入效能或針對系統設計更有效的查詢指令。了解並實現資料在保存與傳輸上的安全性,建立分析系統中的資料儀表板,在Azure Synapse Analytics中構建出預測模型。
適合對象
本課程的主要對象是希望了解資料工程,與使用Microsoft Azure上現有的資料平台技術構建分析解決方案的資料專業人員、資料架構師、商業智慧專業人員、資料分析師、資料科學家
預備知識
- Azure雲端基本概念
- 任一種程式語言基本程式設計觀念
已完成以下課程所具備技術能力
AZ900T00:Microsoft Azure基礎知識
課程內容
- 探索資料工程工作負載的運算和儲存選項:介紹Azure Synapse Analytics以及 Azure Databricks
- 使用無伺服器SQL集區執行互動式資料查詢:了解無伺服器SQL集區,並且在上面立metadata物件以及查詢
- 使用Azure Databricks進行資料探索和轉換:了解Azure Databricks上的 DataFrames使用
- 使用Apache Spark進行資料探索、轉換,並載入倉儲資料庫:了解利用Spark notebooks進行資料探索以及DataFrames進行資料轉換
- 擷取資料並儲存到倉儲資料庫相關技術:在Azure Data Factory中使用petabyte規模的資料擷取
- 使用Azure Data Factory與Azure Synapse流程管線進行資料處理:在Azure Data Factory進行無程式碼的轉換
- 在Azure Data Factory與Azure Synapse流程管線中編寫notebook資料處理程式:在Azure Data Factory編排資料移動和轉換
- 確保Azure Synapse Analytics的點對點安全:在Azure Key Vault中配置和管理機密
- 使用Azure Synapse Link進行混合式交易分析處理(HTAP):使用Azure Synapse Analytics設計混合交易和分析處理
- 使用Stream Analytics實作即時串流資料處理:使用Azure事件中心做為大數據應用程式,以啟用可靠的消息傳遞
使用Event Hubs與Azure Databricks建置串流資料處理方案:使用Azure Databricks結構化串流處理串流資訊
學會技能
結訓學員將成為Azure資料工程師,具備將資料從各種不同結構化和非結構化的系統中收集、轉化和合併到適合建構與分析的資料儲存結構中,透過理解所探索的資料,採用適當的工具和技術,建立和維護安全且合規的資料處理通道。內容包含使用各種不同的Azure資料儲存與處理服務、程式語言,在確保一定的商業要求和規定下,確保資料處理通道和資料的儲存效能與可靠性,並能快速處理意外問題且最小化資料損失,以及如何設計、實施、監控和優化資料平台以滿足資料處理通道的要求。
備註事項
本課程對應的考試科目為DP-203:Data Engineering on Microsoft Azure
通過DP-203 1科考試可取得Microsoft Certified:Azure Data Engineer Associate認證
課程優惠方案:
2025/6/30前參加本課程訓練,贈送1張微軟考試券(每科原價USD125)。若考試未通過,可以NT$1,000元優惠價報名重考
相關連結
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- 管理微軟SQL Server 2019與2022資料庫
- 開發微軟SQL Server 2019與2022資料庫
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- 佈建SQL資料庫
- SQL Server 2016 Reporting Service報表服務應用設計
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