Microsoft Azure

Inhalte

• 1. Tag
• Big Data Engineering in Azure
• Verstehen von Big Data
• Lambda und Kappa Architectures
• Verarbeiten von Event Streams mit Azure Analytics
• Einführung on Azure Stream Analytics
• Konfiguration von Azure Stream Analytics Jobs
• 2. Tag
• Custom Processing
• Implementieren von Custom Functions
• Nutzen von Machine Learning in Analytics Jobs
• Verwalten von Big Data im Azure Data Lake Store
• Verwenden des Azure Data Lake Store
• Monitoring and Protecting Data
• AAS Jobs, ADLS
• 3. Tag
• Azure Data Lake Analytics
• Einführung in Azure Data Lake Analytics
• Datenanalyse mit U-SQL
• Sortieren, Gruppieren und Verknüpfen von Daten
• Custom Operations
• Custom extractor und processor
• Integration mit R/Phyton
• Job Optimierung
• 4. Tag
• Aufbau eines Azure SQL Data Warehouse
• Einführung in Azure SQL Data Warehouse
• Table Design für Effizienz
• Daten-Import in Azure SQL Data Warehouse
• Analyse mit Azure SQL Data Warehouse
• Abfrage von Daten
• Integration von Power BI und Machine Learning
• Konfiguration von Daten-Sicherheit
• 5. Tag
• Automatisierung des Data Flow mit Azure Data Factory
• Einführung in Azure Data Factory
• Azure Data Factory Pipelines
• Transfer und Transform von Daten
• Performance Monitoring

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