PREZZO CON ISCRIZIONE ANTICIPATA*
:
1759,00 €
1407,00 € + iva
PREZZO : 1759,00 € + iva a partecipante corso in aula virtuale
-Esame in lingua: italiano
-Certificazione online
(Stessa validità del certificato cartaceo)
Per ulteriori informazioni:
Tel: 0523 010904
Email: info@inforpc.it
* E’ prevista una riduzione del 20% sul prezzo di listino del corso, applicabile alle iscrizioni effettuate almeno 30 giorni prima della data prevista. La promozione richiede il pagamento tramite bonifico bancario anticipato da effettuare contestualmente all’iscrizione.
Non sei riuscito/a a iscriverti in tempo per lo sconto del 20%? segnalaci il tuo interesse e ti terremo informato sulle prossime edizioni
MOC DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure
Data: 31 Gennaio, 1,2,3 Febbraio ore 9.00-13.00/14.00-17.00
Descrizione:
In questo corso Microsoft, DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure, lo studente imparerà i modelli e le pratiche relativi alla ingegneria dei dati per quanto riguarda il lavoro con soluzioni analitiche batch e in tempo reale utilizzando le tecnologie della piattaforma dati di Azure.
Questo corso aiuta gli studenti a prepararsi per l’esame di certificazione DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure.
Il pubblico principale del corso MOC DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure è costituito da professionisti, data architect e professionisti della business intelligence che vogliono imparare non solo l’ingegneria dei dati, ma anche la costruzione di soluzioni analitiche, utilizzando le tecnologie della piattaforma dati che esistono su Microsoft Azure.
Questo corso può essere di interesse anche per una platea costituita da analisti di dati e data scientist che lavorano con soluzioni analitiche costruite su Microsoft Azure.
Per partecipare con profitto a questo corso gli allievi dovrebbero aver partecipato ai seguenti corsi oppure possedere competenze equivalenti:
AZ-900 – Azure Fundamentals
DP-900 – Azure Data Fundamentals
Al termine del corso MOC DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure gli allievi saranno in grado di:
- progettare e implementare l’archiviazione dei dati;
- pianificare e sviluppare l’elaborazione dei dati;
- progettare e implementare la sicurezza dei dati;
- monitorare e ottimizzare l’archiviazione e l’elaborazione dei dati.
Module 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads
Introduction to Azure Synapse Analytics
Describe Azure Databricks
Introduction to Azure Data Lake storage
Describe Delta Lake architecture
Work with data streams by using Azure Stream Analytics
Module 2: Design and implement the serving layer
Design a multidimensional schema to optimize analytical workloads
Code-free transformation at scale with Azure Data Factory
Populate slowly changing dimensions in Azure Synapse Analytics pipelines
Module 3: Data engineering considerations for source files
Design a Modern Data Warehouse using Azure Synapse Analytics
Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics
Module 4: Run interactive queries using Azure Synapse Analytics serverless SQL pool
Explore Azure Synapse serverless SQL pools capabilities
Query data in the lake using Azure Synapse serverless SQL pools
Create metadata objects in Azure Synapse serverless SQL pools
Secure data and manage users in Azure Synapse serverless SQL pools
Module 5: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark
Understand big data engineering with Apache Spark in Azure Synapse Analytics
Ingest data with Apache Spark notebooks in Azure Synapse Analytics
Transform data with DataFrames in Apache Spark Pools in Azure Synapse Analytics
Integrate SQL and Apache Spark pools in Azure Synapse Analytics
Module 6: Data exploration and transformation in Azure Databricks
Describe Azure Databricks
Read and write data in Azure Databricks
Work with DataFrames in Azure Databricks
Work with DataFrames advanced methods in Azure Databricks
Module 7: Ingest and load data into the data warehouse
Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics
Petabyte-scale ingestion with Azure Data Factory
Module 8: Transform data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
Data integration with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
Module 9: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines
Orchestrate data movement and transformation in Azure Data Factory
Module 10: Optimize query performance with dedicated SQL pools in Azure Synapse
Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics
Understand data warehouse developer features of Azure Synapse Analytics
Module 11: Analyze and Optimize Data Warehouse Storage
Analyze and optimize data warehouse storage in Azure Synapse Analytics
Module 12: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link
Design hybrid transactional and analytical processing using Azure Synapse Analytics
Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB
Query Azure Cosmos DB with Apache Spark pools
Query Azure Cosmos DB with serverless SQL pools
Module 13: End-to-end security with Azure Synapse Analytics
Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics
Configure and manage secrets in Azure Key Vault
Implement compliance controls for sensitive data
Module 14: Real-time Stream Processing with Stream Analytics
Enable reliable messaging for Big Data applications using Azure Event Hubs
Work with data streams by using Azure Stream Analytics
Ingest data streams with Azure Stream Analytics
Module 15: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks
Process streaming data with Azure Databricks structured streaming
Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics
Create reports with Power BI using its integration with Azure Synapse Analytics
Module 17: Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics
Use the integrated machine learning process in Azure Synapse Analytics
Materiale didattico
Il Corso include:
- Manuale ufficiale Microsoft Learning (in lingua inglese) accessibile online, di durata illimitata.
- Ambiente di Laboratorio con macchine virtuali accessibili online per 180 giorni dalla data del corso.
erogato in collaborazione con Pipeline Srl, Microsoft Learning Partner, centro autorizzato all’erogazione di corsi ufficiali Microsoft.
MOC DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure
Data: 31 Gennaio, 1,2,3 Febbraio ore 9.00-13.00/14.00-17.00
Descrizione:
Il pubblico principale del corso MOC DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure è costituito da professionisti, data architect e professionisti della business intelligence che vogliono imparare non solo l’ingegneria dei dati, ma anche la costruzione di soluzioni analitiche, utilizzando le tecnologie della piattaforma dati che esistono su Microsoft Azure.
Questo corso può essere di interesse anche per una platea costituita da analisti di dati e data scientist che lavorano con soluzioni analitiche costruite su Microsoft Azure.
Per partecipare con profitto a questo corso gli allievi dovrebbero aver partecipato ai seguenti corsi oppure possedere competenze equivalenti:
AZ-900 – Azure Fundamentals
DP-900 – Azure Data Fundamentals
Al termine del corso MOC DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure gli allievi saranno in grado di:
- progettare e implementare l’archiviazione dei dati;
- pianificare e sviluppare l’elaborazione dei dati;
- progettare e implementare la sicurezza dei dati;
- monitorare e ottimizzare l’archiviazione e l’elaborazione dei dati.
Module 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads
Introduction to Azure Synapse Analytics
Describe Azure Databricks
Introduction to Azure Data Lake storage
Describe Delta Lake architecture
Work with data streams by using Azure Stream Analytics
Module 2: Design and implement the serving layer
Design a multidimensional schema to optimize analytical workloads
Code-free transformation at scale with Azure Data Factory
Populate slowly changing dimensions in Azure Synapse Analytics pipelines
Module 3: Data engineering considerations for source files
Design a Modern Data Warehouse using Azure Synapse Analytics
Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics
Module 4: Run interactive queries using Azure Synapse Analytics serverless SQL pool
Explore Azure Synapse serverless SQL pools capabilities
Query data in the lake using Azure Synapse serverless SQL pools
Create metadata objects in Azure Synapse serverless SQL pools
Secure data and manage users in Azure Synapse serverless SQL pools
Module 5: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark
Understand big data engineering with Apache Spark in Azure Synapse Analytics
Ingest data with Apache Spark notebooks in Azure Synapse Analytics
Transform data with DataFrames in Apache Spark Pools in Azure Synapse Analytics
Integrate SQL and Apache Spark pools in Azure Synapse Analytics
Module 6: Data exploration and transformation in Azure Databricks
Describe Azure Databricks
Read and write data in Azure Databricks
Work with DataFrames in Azure Databricks
Work with DataFrames advanced methods in Azure Databricks
Module 7: Ingest and load data into the data warehouse
Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics
Petabyte-scale ingestion with Azure Data Factory
Module 8: Transform data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
Data integration with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
Module 9: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines
Orchestrate data movement and transformation in Azure Data Factory
Module 10: Optimize query performance with dedicated SQL pools in Azure Synapse
Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics
Understand data warehouse developer features of Azure Synapse Analytics
Module 11: Analyze and Optimize Data Warehouse Storage
Analyze and optimize data warehouse storage in Azure Synapse Analytics
Module 12: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link
Design hybrid transactional and analytical processing using Azure Synapse Analytics
Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB
Query Azure Cosmos DB with Apache Spark pools
Query Azure Cosmos DB with serverless SQL pools
Module 13: End-to-end security with Azure Synapse Analytics
Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics
Configure and manage secrets in Azure Key Vault
Implement compliance controls for sensitive data
Module 14: Real-time Stream Processing with Stream Analytics
Enable reliable messaging for Big Data applications using Azure Event Hubs
Work with data streams by using Azure Stream Analytics
Ingest data streams with Azure Stream Analytics
Module 15: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks
Process streaming data with Azure Databricks structured streaming
Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics
Create reports with Power BI using its integration with Azure Synapse Analytics
Module 17: Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics
Use the integrated machine learning process in Azure Synapse Analytics
Materiale didattico
Il Corso include:
- Manuale ufficiale Microsoft Learning (in lingua inglese) accessibile online, di durata illimitata.
- Ambiente di Laboratorio con macchine virtuali accessibili online per 180 giorni dalla data del corso.
COSTO CON ISCRIZIONE ANTICIPATA*
:
1759,00 €
1407,00 € + iva
COSTO : 1759,00 € + iva a partecipante corso in aula virtuale
-Esame in lingua: italiano
-Certificazione online
(Stessa validità del certificato cartaceo)
Per ulteriori informazioni:
Tel: 0523 010904
Email: info@inforpc.it
* E’ prevista una riduzione del 20% sul prezzo di listino del corso, applicabile alle iscrizioni effettuate almeno 30 giorni prima della data prevista. La promozione richiede il pagamento tramite bonifico bancario anticipato da effettuare contestualmente all’iscrizione.
Non sei riuscito/a a iscriverti in tempo per lo sconto del 20%? segnalaci il tuo interesse e ti terremo informato sulle prossime edizioni