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Una serie di eventi di una giornata in Aula Virtuale per conoscere Azure e implementare i suoi servizi.

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Prepara gli esami Cisco con i Practice Test Measure Up

Disponibili i Practice Test per preparare alcuni esami di certificazione Cisco.
Fruibili via web per 180 giorni.

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PRINCE2

PRojects IN Controlled Environments: PRINCE2 è la metodologia di Project Management applicabile a tutti i tipi di progetto.

In Pipeline è disponibile la formazione elearning e in aula, nonché gli esami di certificazione.

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Si tratta di corsi Microsoft fruibili in modo individuale via Internet.
La soluzione ideale per chi incontra problemi di calendario a partecipare ad un normale corso MOC.

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Aula Virtuale: una nuova modalità di frequenza dei corsi Pipeline

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MOC 20776 ON-DEMAND - Performing Big Data Engineering on Microsoft Cloud Services


Questo corso On-Demand illustra come processare Big Data utilizzando servizi e strumenti di Azure quali Azure Stream Analytics, Azure Data Lake, Azure SQL Data Warehouse e Azure Data Factory. Il corso spiega anche come includere funzioni personalizzate e come integrare Python e R.

Questo corso On-Demand aiuta gli allievi nella preparazione dell'esame di certificazione Microsoft 70-776 Perform Big Data Engineering on Microsoft Cloud Services.

Cosa comprende il corso On-Demand:

  1. accesso per 90 giorni ai video ufficiali Microsoft Learning;
  2. accesso per 90 giorni ai laboratori del corso via Internet;
  3. documentazione ufficiale Microsoft Learning in formato digitale.

Durata del corso: circa 30/40 ore fruibili nell'arco di 90 giorni

Lingua del corso: Inglese

DEMO: Se sei interessato ai corsi MOC On-Demand puoi richiedere la demo del corso Installing and Configuring Windows 10.

Contenuti del corso

Architectures for Big Data Engineering with Azure

  • Understanding Big Data
  • Architectures for Processing Big Data
  • Considerations for designing Big Data solutions

Processing Event Streams using Azure Stream Analytics

  • Introduction to Azure Stream Analytics
  • Configuring Azure Stream Analytics jobs

Performing custom processing in Azure Stream Analytics

  • Implementing Custom Functions
  • Incorporating Machine Learning into an Azure Stream Analytics Job

Managing Big Data in Azure Data Lake Store

  • Using Azure Data Lake Store
  • Monitoring and protecting data in Azure Data Lake Store

Processing Big Data using Azure Data Lake Analytics

  • Introduction to Azure Data Lake Analytics
  • Analyzing Data with U-SQL
  • Sorting, grouping, and joining data

Implementing custom operations and monitoring performance in Azure Data Lake Analytics

  • Incorporating custom functionality into Analytics jobs
  • Managing and Optimizing jobs

Implementing Azure SQL Data Warehouse

  • Introduction to Azure SQL Data Warehouse
  • Designing tables for efficient queries
  • Importing Data into Azure SQL Data Warehouse

Performing Analytics with Azure SQL Data Warehouse

  • Querying Data in Azure SQL Data Warehouse
  • Maintaining Performance
  • Protecting Data in Azure SQL Data Warehouse

Automating the Data Flow with Azure Data Factory

  • Introduction to Azure Data Factory
  • Transferring Data
  • Transforming Data
  • Monitoring Performance and Protecting Data

 

A chi è rivolto

Data Engineer (IT Professional, Developer o utenti evoluti) che intendono implementare su Azure workflow per la big data engineering.

 

Prerequisiti

Per partecipare con profitto a questo corso è necessario che gli allievi abbiano:

  • buona comprensione dei data services di Azure;
  • conoscenza di base degli ambienti operativi Windows e delle funzionalità core;
  • buona conoscenza di database relazionali.

 

Obiettivi

Al termine del corso gli allievi saranno in grado di:

  • Describe common architectures for processing big data using Azure tools and services.
  • Describe how to use Azure Stream Analytics to design and implement stream processing over large-scale data.
  • Describe how to include custom functions and incorporate machine learning activities into an Azure Stream Analytics job.
  • Describe how to use Azure Data Lake Store as a large-scale repository of data files.
  • Describe how to use Azure Data Lake Analytics to examine and process data held in Azure Data Lake Store.
  • Describe how to create and deploy custom functions and operations, integrate with Python and R, and protect and optimize jobs.
  • Describe how to use Azure SQL Data Warehouse to create a repository that can support large-scale analytical processing over data at rest.
  • Describe how to use Azure SQL Data Warehouse to perform analytical processing, how to maintain performance, and how to protect the data.
  • Describe how to use Azure Data Factory to import, transform, and transfer data between repositories and services.

 
 

 

 

Se sei in possesso di training voucher Software Assurance puoi partecipare GRATIS a questo corso.



Corso erogato in modalità eLearning  

Corsi Confermati

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