Kerangka Materi

1. Azure untuk Data Engineer

  • Jelaskan dunia data yang berkembang
  • Kaji layanan dalam Platform Data Azure
  • Identifikasi tugas yang dilakukan oleh Data Engineer
  • Deskripsikan kasus penggunaan cloud dalam Studi Kasus
  • Identifikasi dunia data yang berkembang
  • Tentukan Layanan Platform Data Azure
  • Identifikasi tugas yang akan dilakukan oleh Data Engineer
  • Akhirkan deliverables teknik data

2. Bekerja dengan Penyimpanan Data

  • Pilih pendekatan penyimpanan data di Azure
  • Buat Akun Penyimpanan Azure
  • Jelaskan Penyimpanan Data Lake Azure
  • Unggah data ke Data Lake Azure
  • Laboratorium: Bekerja dengan Penyimpanan Data
  • Pilih pendekatan penyimpanan data di Azure
  • Buat Akun Penyimpanan
  • Jelaskan Penyimpanan Data Lake
  • Unggah data ke Data Lake Store

3. Memungkinkan Ilmu Data Tim dengan Azure Databricks

  • Jelaskan Azure Databricks
  • Bekerja dengan Azure Databricks
  • Baca data dengan Azure Databricks
  • Lakukan transformasi dengan Azure Databricks
  • Laboratorium: Memungkinkan Ilmu Data Tim dengan Azure Databricks
  • Jelaskan Azure Databricks
  • Bekerja dengan Azure Databricks
  • Baca data dengan Azure Databricks
  • Lakukan transformasi dengan Azure Databricks

4. Membangun Basis Data yang Didistribusikan Secara Global dengan Cosmos DB

  • Buat basis data Azure Cosmos DB yang dibangun untuk skalabilitas
  • Sisipkan dan kueri data di basis data Azure Cosmos DB Anda
  • Bangun aplikasi .NET Core untuk Cosmos DB dalam Visual Studio Code
  • Distribusikan data secara global dengan Azure Cosmos DB
  • Laboratorium: Membangun Basis Data yang Didistribusikan Secara Global dengan Cosmos DB
  • Buat basis data Azure Cosmos DB
  • Sisipkan dan kueri data di Azure Cosmos DB
  • Bangun aplikasi .NET Core untuk Azure Cosmos DB menggunakan VS Code
  • Distribusikan data secara global dengan Azure Cosmos DB

5. Bekerja dengan Penyimpanan Data Relasional di Cloud

  • Gunakan Azure SQL Database
  • Deskripsikan Azure SQL Data Warehouse
  • Buat dan Kueri Azure SQL Data Warehouse
  • Gunakan PolyBase untuk Memuat Data ke Azure SQL Data Warehouse
  • Laboratorium: Bekerja dengan Penyimpanan Data Relasional di Cloud
  • Gunakan Azure SQL Database
  • Deskripsikan Azure SQL Data Warehouse
  • Buat dan Kueri Azure SQL Data Warehouse
  • Gunakan PolyBase untuk Memuat Data ke Azure SQL Data Warehouse

6. Melakukan Analisis Real-Time dengan Stream Analytics

  • Jelaskan aliran data dan pemrosesan peristiwa
  • Ingesti Data dengan Event Hubs
  • Pemrosesan Data dengan Pekerjaan Stream Analytics
  • Laboratorium: Melakukan Analisis Real-Time dengan Stream Analytics
  • Jelaskan aliran data dan pemrosesan peristiwa
  • Ingesti Data dengan Event Hubs
  • Pemrosesan Data dengan Pekerjaan Stream Analytics

7. Mengorkestrasi Pergerakan Data dengan Azure Data Factory

  • Jelaskan cara kerja Azure Data Factory
  • Komponen Azure Data Factory
  • Azure Data Factory dan Databricks
  • Laboratorium: Mengorkestrasi Pergerakan Data dengan Azure Data Factory
  • Jelaskan cara kerja Data Factory
  • Komponen Azure Data Factory
  • Azure Data Factory dan Databricks

8. Menjamin Keamanan Platform Data Azure

  • Pendahuluan ke keamanan
  • Komponen kunci keamanan
  • Menjamin Keamanan Akun Penyimpanan dan Data Lake Storage
  • Menjamin Keamanan Penyimpanan Data
  • Menjamin Keamanan Data Streaming
  • Laboratorium: Menjamin Keamanan Platform Data Azure
  • Pendahuluan ke keamanan
  • Komponen kunci keamanan
  • Menjamin Keamanan Akun Penyimpanan dan Data Lake Storage
  • Menjamin Keamanan Penyimpanan Data
  • Menjamin Keamanan Data Streaming

9. Memantau dan Menyelesaikan Masalah Penyimpanan dan Pemrosesan Data

  • Jelaskan kemampuan pemantauan yang tersedia
  • Selesaikan masalah penyimpanan data umum
  • Selesaikan masalah pemrosesan data umum
  • Kelola pemulihan bencana
  • Laboratorium: Memantau dan Menyelesaikan Masalah Penyimpanan dan Pemrosesan Data
  • Jelaskan kemampuan pemantauan yang tersedia
  • Selesaikan masalah penyimpanan data umum
  • Selesaikan masalah pemrosesan data umum
  • Kelola pemulihan bencana

Persyaratan

  • Pengalaman dengan analisis data dasar (mis., Excel)
  • Memahami konsep cloud secara umum (mis., AWS)

Audience

  • Ingenieur basisdata
  • Pengembang
 35 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (3)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait