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时间 |
安排 |
课程内容 |
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第一天 |
上午 |
适用于数据工程师的 Azure |
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介绍不断发展的数据世界 |
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综述 Azure 数据平台中的服务 |
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确定数据工程师执行的任务 |
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描述案例研究中云的用例 |
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使用数据存储 |
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在 Azure 中选择数据存储方法 |
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创建 Azure 存储帐户 |
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解释 Azure Data Lake Storage |
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将数据上传到 Azure Data Lake |
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下午 |
通过 Azure Databricks 实现基于团队的数据科学 |
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解释 Azure Databricks |
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使用 Azure Databricks |
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管理Databricks File System的常用命令 |
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Spark SQL的DDL和DML语句 |
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使用 Azure Databricks 读取数据 |
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使用 Azure Databricks 执行转换 |
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第二天 |
上午 |
使用 Cosmos DB 构建全局分布式数据库 |
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创建构建后可扩展的 Azure Cosmos DB 数据库 |
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在 Azure Cosmos DB 数据库中插入并查询数据 |
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在 Visual Studio Code 中为 Azure Cosmos DB 生成 .NET Core 应用 |
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使用 Azure Cosmos DB 在全球范围内分发数据 |
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下午 |
在云中使用关系数据存储 |
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介绍 SQL 数据库 |
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解释 SQL 数据仓库 |
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在 Azure SQL 数据仓库中配置和加载数据 |
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使用 PolyBase 将数据导入 Azure SQL 数据仓库 |
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使用流分析执行实时分析 |
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解释数据流和事件处理 |
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事件中心的数据引入 |
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通过流分析作业处理数据 |
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第三天 |
上午 |
使用 Azure Data Factory安排数据移动 |
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解释 Azure Data Factory的工作原理 |
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创建链接服务和数据集 |
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介绍各种常用Activity的特性及功能 |
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创建管道和活动 |
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Azure Data Factory管道执行和触发器 |
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下午 |
保护 Azure 数据平台 |
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安全性介绍 |
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主要安全组件 |
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保护存储帐户和 Data Lake Storage |
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安全数据存储 |
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保护流数据 |
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监视和排除数据存储和处理故障 |
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解释可用的监视功能 |
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常见数据存储问题故障排除 |
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排除常见的数据处理问题 |
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管理灾难恢复 |
