Szkolenie DP-203T00 Data Engineering On Microsoft Azure
Szkolenie DP-203T00 Data Engineering On Microsoft Azure
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Administracja IT i systemy komputerowe
- Sposób dofinansowaniawsparcie dla osób indywidualnychwsparcie dla pracodawców i ich pracowników
- Grupa docelowa usługi
Szkolenie przeznaczone jest dla analityką biznesowych, architektów danych oraz inżynierów danych. W trakcie kursu przedstawione zostaną technologie wykorzystywane w Azure przy tworzeniu przechowywaniu danych, ich analizie oraz zapewnieniu bezpieczeństwa.
- Minimalna liczba uczestników4
- Maksymalna liczba uczestników12
- Data zakończenia rekrutacji01-07-2024
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi28
- Podstawa uzyskania wpisu do BURCertyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Celem tego szkolenia jest dostarczenie analitykom biznesowym, architektom danych oraz inżynierom danych wiedzy i umiejętności potrzebnych do samodzielnego, efektywnego wykorzystania technologii w chmurze Azure w procesie przechowywania, analizy i zabezpieczania danych. Uczestnicy szkolenia dowiedzą się, jak wykorzystać narzędzia i usługi Azure do tworzenia zaawansowanych rozwiązań danych, optymalizacji procesów analitycznych oraz zapewnienia bezpieczeństwa danych.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
Efekty uczenia się Uczestnik rozróżnia podstawowe pojęcia związane z inżynierią danych na platformie Azure. | Kryteria weryfikacji Opisuje kluczowe usługi i komponenty Azure dla inżynierii danych.Wyjaśnia korzyści z wykorzystania platformy Azure do zarządzania danymi. Przedstawia przykłady zastosowania usług Azure w praktyce. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Uczestnik charakteryzuje usługi Azure Data Lake Storage Gen2 i Azure Synapse Analytics. | Kryteria weryfikacji Opisuje funkcje i zastosowania Azure Data Lake Storage Gen2.Wyjaśnia rolę Azure Synapse Analytics w analizie danych. Przedstawia różnice między tymi usługami a innymi usługami przechowywania i analizy danych. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Uczestnik używa bezserwerowych pul SQL usługi Azure Synapse do wysyłania zapytań i przekształcania danych w chmurze. | Kryteria weryfikacji Tworzy i wysyła zapytania do plików w chmurze danych.Przekształca dane za pomocą bezserwerowych pul SQL. Analizuje wyniki zapytań i przekształceń. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Uczestnik tworzy bazy danych typu lake i przekształca dane za pomocą Apache Spark w Azure Synapse Analytics. | Kryteria weryfikacji Tworzy bazy danych typu lake w Azure Synapse Analytics.Używa Apache Spark do przekształcania danych. Przedstawia wyniki przekształceń danych. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Uczestnik używa Delta Lake w Azure Synapse Analytics i ładuje dane do relacyjnej hurtowni danych. | Kryteria weryfikacji Wyjaśnia korzyści z używania Delta Lake.Ładuje dane do relacyjnej hurtowni danych. Przedstawia przypadki użycia Delta Lake w analizie danych. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Uczestnik tworzy potoki danych w Azure Synapse Analytics i używa notatników Spark. | Kryteria weryfikacji Tworzy i zarządza potokami danych.Używa notatników Spark w potokach danych. Analizuje wyniki przetwarzania potoków danych. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Uczestnik planuje hybrydowe przetwarzanie transakcyjne i analityczne przy użyciu usługi Azure Synapse Analytics. | Kryteria weryfikacji Wyjaśnia koncepcję hybrydowego przetwarzania danych.Planuje i wdraża hybrydowe przetwarzanie danych. Analizuje korzyści i wyzwania hybrydowego podejścia. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Uczestnik wdraża Azure Synapse Link z Azure Cosmos DB i SQL. | Kryteria weryfikacji Wyjaśnia działanie Azure Synapse Link.Wdraża Synapse Link z Azure Cosmos DB. Wdraża Synapse Link dla SQL. Analizuje korzyści z integracji Synapse Link. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Uczestnik pozyskuje dane strumieniowe i wizualizuje je przy użyciu Azure Stream Analytics i Power BI. | Kryteria weryfikacji Konfiguruje pozyskiwanie danych strumieniowych.Przetwarza dane strumieniowe w Azure Stream Analytics. Wizualizuje dane strumieniowe w czasie rzeczywistym za pomocą Power BI. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Uczestnik eksploruje usługę Azure Databricks i używa Apache Spark w Azure Databricks. | Kryteria weryfikacji Wyjaśnia podstawowe funkcje Azure Databricks.Używa Apache Spark w Azure Databricks. Uruchamia Azure Databricks Notebooks za pomocą Azure Data Factory. Przedstawia wyniki analiz i przekształceń wykonanych w Azure Databricks. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Inne kwalifikacje
Uznane kwalifikacje
Informacje
- Podstawa prawna dla Podmiotów / kategorii Podmiotówuprawnionych do wydawania dokumentów potwierdzających uzyskanie kwalifikacji, w tym w zawodzie
- Nazwa/Kategoria Podmiotu prowadzącego walidacjęPearson VUE
- Podmiot prowadzący walidację jest zarejestrowany w BURNie
- Nazwa/Kategoria Podmiotu certyfikującegoMicrosoft
- Podmiot certyfikujący jest zarejestrowany w BURNie
Program
Program
Szkolenie DP-203T00 Data Engineering On Microsoft Azure jest skierowane do analityków biznesowych, architektów danych oraz inżynierów danych. Podczas kursu uczestnicy zostaną zapoznani z technologiami wykorzystywanymi w platformie Azure do tworzenia, przechowywania i analizy danych, a także do zapewnienia bezpieczeństwa tych danych.
Szkolenie składa się z wykładu wzbogaconego o prezentację. W trakcie szkolenia każdy Uczestnik wykonuje indywidualne ćwiczenia - laboratoria, dzięki czemu zyskuje praktyczne umiejętności. W trakcie szkolenia omawiane jest również studium przypadków, w którym Uczestnicy wspólnie wymieniają się doświadczeniami. Nad case-study czuwa autoryzowany Trener, który przekazuje informację na temat przydatnych narzędzi oraz najlepszych praktyk do rozwiązania omawianego zagadnienia.
Aby Uczestnik osiągnął zamierzony cel szkolenia niezbędne jest wykonanie przez niego zadanych laboratoriów. Pomocne będzie również ugruntowanie wiedzy i wykonywanie ćwiczeń po zakończonej usłudze. Każdy Uczestnik dysponuje dostępem do laboratoriów przez okres 180 dni.
Szkolenie trwa 28 godzin zegarowych i jest realizowane w ciągu 4 dni (po 7 godzin zegarowych dzinnie, wliczając w to przerwy - dwie przerwy kawowe po 15 minut i jedna lanchowa po 30 minut).
Program szkolenia:
Wprowadzenie do inżynierii danych na platformie Azure
Wprowadzenie do usługi Azure Data Lake Storage Gen2
Wprowadzenie do usługi Azure Synapse Analytics
Używanie bezserwerowej puli SQL usługi Azure Synapse do wysyłania zapytań za pomocą plików w chmurze danych
Używanie bezserwerowych pul SQL usługi Azure Synapse do przekształcania danych w chmurze danych
Tworzenie bazy danych typu lake w usłudze Azure Synapse Analytics
Analizowanie danych za pomocą Apache Spark w Azure Synapse Analytics
Przekształcanie danych za pomocą Spark w Azure Synapse Analytics
Używanie Delta Lake w Azure Synapse Analytics
Analizowanie danych w relacyjnej hurtowni danych
Ładowanie danych do relacyjnej hurtowni danych
Tworzenie potoku danych w usłudze Azure Synapse Analytics
Używanie notatników Spark w potoku Azure Synapse
Planowanie hybrydowego przetwarzania transakcyjnego i analitycznego przy użyciu usługi Azure Synapse Analytics
Wdrażanie Azure Synapse Link z Azure Cosmos DB
Wdrażanie Azure Synapse Link dla SQL
Rozpoczęcie pracy z usługą Azure Stream Analytics
Pozyskiwanie danych strumieniowych przy użyciu usług Azure Stream Analytics i Azure Synapse Analytics
Wizualizacja danych w czasie rzeczywistym przy użyciu usług Azure Stream Analytics i Power BI
Wprowadzenie do Microsoft Purview
Integracja Microsoft Purview i Azure Synapse Analytics
Eksplorowanie usługi Azure Databricks
Używanie Apache Spark w Azure Databricks
Uruchamianie Azure Databricks Notebooks za pomocą Azure Data Factory
SOFTRONIC Sp. z o. o. zastrzega sobie prawo do zmiany terminu szkolenia lub jego odwołania w przypadku niezebrania się minimalnej liczby Uczestników tj. 4 osób.
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Brak wyników. | |||||
Cena
Cena
Cennik
- Rodzaj cenyCena
- Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto5 289,00 PLN
- Koszt przypadający na 1 uczestnika netto4 300,00 PLN
- Koszt osobogodziny brutto188,89 PLN
- Koszt osobogodziny netto153,57 PLN
- W tym koszt walidacji brutto553,50 PLN
- W tym koszt walidacji netto450,00 PLN
- W tym koszt certyfikowania brutto0,00 PLN
- W tym koszt certyfikowania netto0,00 PLN
Prowadzący
Prowadzący
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Każdemu Uczestnikowi zostaną przekazane autoryzowane materiały szkoleniowe, które są dostępne na koncie Uczestnika na dedykowanym portalu. Uczestnik uzyskuje również 180-dniowy dostęp do laboratoriów Microsoft, z których korzysta w dowolny sposób i w dowolnym momencie, za pośrednictwem przeglądarki internetowej.
Poza dostępami przekazywanymi Uczestnikowi, w trakcie szkolenia, Trener przedstawia i omawia autoryzowaną prezentację.
Warunki uczestnictwa
Uczestnicy powinni posiadać podstawową wiedzę o chmurze Azure. Wskazana jest znajomośc zagadnień omawianych w trakcie szkoleń AZ-900 - Azure Fundamentals oraz DP-900 - Microsoft Azure Data Fundamentals.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Szkolenie realizowane jest w formule distance learning - szkolenie on-line w czasie rzeczywistym, w którym możesz wziąć udział z każdego miejsca na świecie.
Szkolenie obywa się za pośrednictwem platformy Microsoft Teams, która umożliwia transmisję dwukierunkową, dzięki czemu Uczestnik może zadawać pytania i aktywnie uczestniczyć w dyskusji. Uczestnik, ktory potwierdzi swój udziałw szkoleniu, przed rozpoczęciem szkolenia, drogą mailową, otrzyma link do spotkania wraz z hasłami dostępu.
Wymagania sprzętowe:
- komputer z dostępem do internetu o minimalnej przepustowości 20Mb/s.
- wbudowane lub peryferyjne urządzenia do obsługi audio - słuchawki/glosniki oraz mikrofon.
- zainstalowana przeglądarka internetowa - Microsoft Edge/ Internet Explorer 10+ / Google Chrome 39+ (sugerowana) / Safari 7+
- aplikacja MS Teams może zostać zainstalowana na komputerze lub można z niej korzystać za pośrednictwem przeglądarki internetowej