문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
1. Azure for the Data Engineer
- 진화하는 데이터 세계 설명
- Azure Data Platform 서비스 개요
- Data Engineer가 수행하는 작업 식별
- 사례 연구에서 클라우드의 사용 사례 설명
- 진화하는 데이터 세계 식별
- Azure Data Platform 서비스 결정
- Data Engineer가 수행할 작업 식별
- 데이터 엔지니어링 결과물 최종화
2. Working with Data Storage
- Azure에서 데이터 저장 접근 방식 선택
- Azure Storage Account 생성
- Azure Data Lake 스토리지 설명
- Data Lake에 데이터 업로드
- Lab: Working with Data Storage
- Azure에서 데이터 저장 접근 방식 선택
- Storage Account 생성
- Data Lake Storage 설명
- Data Lake Store에 데이터 업로드
3. Enabling Team Based Data Science with Azure Databricks
- Azure Databricks 설명
- Azure Databricks 활용
- Azure Databricks를 사용하여 데이터 읽기
- Azure Databricks를 사용하여 변환 수행
- Lab: Enabling Team Based Data Science with Azure Databricks
- Azure Databricks 설명
- Azure Databricks 활용
- Azure Databricks를 사용하여 데이터 읽기
- Azure Databricks를 사용하여 변환 수행
4. Building Globally Distributed Databases with Cosmos DB
- 스케일에 맞게 구축된 Azure Cosmos DB 데이터베이스 생성
- Azure Cosmos DB 데이터베이스에서 데이터 삽입 및 쿼리
- Visual Studio Code에서 .NET Core 앱을 사용하여 Azure Cosmos DB 구축
- Azure Cosmos DB를 사용하여 전세계적으로 데이터 분산
- Lab: Building Globally Distributed Databases with Cosmos DB
- Azure Cosmos DB 생성
- Azure Cosmos DB에서 데이터 삽입 및 쿼리
- VS Code를 사용하여 Azure Cosmos DB용 .Net Core 앱 구축
- Azure Cosmos DB를 사용하여 전세계적으로 데이터 분산
5. Working with Relational Data Stores in the Cloud
- Azure SQL Database 활용
- Azure SQL Data Warehouse 설명
- Azure SQL Data Warehouse 생성 및 쿼리
- PolyBase를 사용하여 Azure SQL Data Warehouse에 데이터 로드
- Lab: Working with Relational Data Stores in the Cloud
- Azure SQL Database 활용
- Azure SQL Data Warehouse 설명
- Azure SQL Data Warehouse 생성 및 쿼리
- PolyBase를 사용하여 Azure SQL Data Warehouse에 데이터 로드
6. Performing Real-Time Analytics with Stream Analytics
- 데이터 스트림과 이벤트 처리 설명
- Event Hubs를 사용한 데이터 수집
- Stream Analytics Jobs를 사용한 데이터 처리
- Lab: Performing Real-Time Analytics with Stream Analytics
- 데이터 스트림과 이벤트 처리 설명
- Event Hubs를 사용한 데이터 수집
- Stream Analytics Jobs를 사용한 데이터 처리
7. Orchestrating Data Movement with Azure Data Factory
- Azure Data Factory 작동 방식 설명
- Azure Data Factory 구성요소
- Azure Data Factory와 Databricks
- Lab: Orchestrating Data Movement with Azure Data Factory
- Data Factory 작동 방식 설명
- Azure Data Factory 구성요소
- Azure Data Factory와 Databricks
8. Securing Azure Data Platforms
- 보안 소개
- 주요 보안 구성요소
- Storage Accounts 및 Data Lake Storage 보안
- Data Stores 보안
- Streaming Data 보안
- Lab: Securing Azure Data Platforms
- 보안 소개
- 주요 보안 구성요소
- Storage Accounts 및 Data Lake Storage 보안
- Data Stores 보안
- Streaming Data 보안
9. Monitoring and Troubleshooting Data Storage and Processing
- 사용 가능한 모니터링 기능 설명
- 일반적인 데이터 저장 문제 해결
- 일반적인 데이터 처리 문제 해결
- 재해 복구 관리
- Lab: Monitoring and Troubleshooting Data Storage and Processing
- 사용 가능한 모니터링 기능 설명
- 일반적인 데이터 저장 문제 해결
- 일반적인 데이터 처리 문제 해결
- 재해 복구 관리
요건
- 기본적인 데이터 분석 경험(e.g., Excel)
- 일반적인 클라우드 개념 이해(e.g., AWS)
대상자
- 데이터베이스 엔지니어
- 개발자
35 시간
회원 평가 (4)
실제 예제를 통해 프로그램이 어떻게 작동하는지 실제로 체험할 수 있었습니다. 이론적 개념과 실용적인 적용 방법 사이의 좋은 설명과 통합이 이루어졌습니다.
Ian - Archeoworks Inc.
코스 - ArcGIS Fundamentals
기계 번역됨
그가 다룬 모든 주제와 예시들, 그리고 그것들이 우리의 일상 업무에 어떻게 도움이 되는지 설명했습니다.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
코스 - QGIS for Geographic Information System
기계 번역됨
저는 이번 훈련을 정말로 즐겼습니다. 모든 모듈이 제가 회사에서 해결하려고 하는 문제들에 적용될 수 있다는 것을 발견했습니다. 훈련이 Jupyter 노트북과 통합된 점이 매우 인상적이었습니다.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
코스 - Python for Geographic Information System (GIS)
기계 번역됨
훈련에서 가장 마음에 들었던 점은 조직과 위치였습니다.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
코스 - ArcGIS for Spatial Analysis
기계 번역됨
