PREZZO CON ISCRIZIONE ANTICIPATA*
:
1800,00 €
1440,00 € + iva
PREZZO : 1800,00 € + iva a partecipante corso in aula virtuale
DURATA : 4
Per ulteriori informazioni:
Tel: 0523 010904
Email: info@inforpc.it
* E’ prevista una riduzione fino al 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: 25,26,27,28 novembre 2024 dalle ore 9.00-13.00 / 14.00-17.00
Descrizione:
Il corso “DP 203 Data Engineering on Microsoft Azure,” consente di apprendere i concetti chiave dell’ingegneria dei dati, concentrandosi sull’utilizzo di soluzioni di analisi in batch e in tempo reale con le tecnologie avanzate della piattaforma dati di Azure.
Durante il percorso formativo, gli studenti saranno guidati alla scoperta delle tecnologie di calcolo e archiviazione di base utilizzate per creare soluzioni analitiche di successo. Un aspetto importante sarà l’esplorazione interattiva dei dati archiviati nei file di un data lake.
Il corso fornirà inoltre una panoramica approfondita delle diverse tecniche di inserimento, che includono l’utilizzo di Apache Spark in Azure Synapse Analytics o Azure Databricks, nonché l’esecuzione dell’inserimento tramite Azure Data Factory o pipeline di Azure Synapse.
Gli studenti avranno l’opportunità di apprendere come trasformare i dati utilizzando le stesse tecnologie di inserimento, consentendo loro di acquisire competenze essenziali per elaborare e manipolare i dati in modo efficiente.
L’implementazione della sicurezza sarà un altro aspetto fondamentale del corso, poiché gli studenti capiranno l’importanza di proteggere i dati sia nello stato inattivo che in transito.
Infine, il corso coprirà la creazione di un sistema analitico in tempo reale, che permetterà agli studenti di sviluppare soluzioni analitiche avanzate e reattive per le esigenze aziendali in tempo reale.
Questo corso aiuta gli studenti a prepararsi per l’esame di certificazione DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure.
Il corso MOC DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure è stato progettato principalmente per professionisti, data architect e esperti di business intelligence che desiderano approfondire le competenze nell’ambito dell’ingegneria dei dati e apprendere come costruire soluzioni analitiche utilizzando le tecnologie avanzate disponibili su Microsoft Azure. Oltre a soddisfare le esigenze di questa vasta gamma di professionisti, il corso è altrettanto interessante per un pubblico composto da analisti di dati e data scientist che già lavorano o intendono lavorare con soluzioni analitiche basate su Microsoft Azure. Con un approccio completo, il corso offre un’opportunità preziosa per tutti coloro che desiderano ampliare le proprie competenze nell’utilizzo delle potenti risorse della piattaforma dati di Microsoft Azure, indipendentemente dal loro ruolo professionale. Partecipando a questa formazione, i partecipanti acquisiranno una solida comprensione dell’ingegneria dei dati e saranno in grado di creare soluzioni analitiche sofisticate per affrontare sfide complesse nell’ambito dell’analisi dei dati aziendali.
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:
- Esplorare le opzioni di calcolo e archiviazione per i carichi di lavoro di ingegneria dei dati in Azure
- Eseguire query interattive usando pool SQL serverless
- Eseguire l’esplorazione e la trasformazione dei dati in Azure Databricks
- Esplorare, trasformare e caricare dati nel data warehouse usando Apache Spark
- Inserire e caricare dati nel data warehouse
- Trasformare i dati con Azure Data Factory o pipeline di Azure Synapse
- Integrare dati dai notebook con Azure Data Factory o pipeline di Azure Synapse
- Supporto dell’elaborazione analitica transazionale ibrida con Collegamento a Synapse di Azure
- Eseguire la sicurezza end-to-end con Azure Synapse Analytics
- Eseguire l’elaborazione dei flussi in tempo reale con Analisi di flusso
- Creare una soluzione di elaborazione dei flussi con Hub eventi e Azure Databricks
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
Il corso DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure include:
- un manuale ufficiale Microsoft Learning (in lingua inglese) accessibile online, di durata illimitata;
- un ambiente di Laboratorio con macchine virtuali accessibili online per 180 giorni dalla data del corso;
- un voucher per iscriversi all’esame di certificazione (valore 165 euro);
- un attestato di frequenza inviato via e-mail una settimana dopo il termine del corso.
Ed inoltre, se disponibile, un Kit di Simulazione d’Esame (Practice Test), accessibile per 180 giorni sul sito measureup.com, del valore di 89 Euro.
(da attivare entro tre mesi dal corso)
erogato in collaborazione con Pipeline Srl, Microsoft Learning Partner, centro autorizzato all’erogazione di corsi ufficiali Microsoft.
Data prossime edizioni
25,26,27,28 novembre 2024
27,28,29,30 gennaio 2025
5,6,7,8 maggio 2025
23,24,25,26 giugno 2025
MOC DP 203 Data Engineering on Microsoft Azure
Data: 25,26,27,28 novembre 2024 dalle ore 9.00-13.00 / 14.00-17.00
Descrizione:
Il corso MOC DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure è stato progettato principalmente per professionisti, data architect e esperti di business intelligence che desiderano approfondire le competenze nell’ambito dell’ingegneria dei dati e apprendere come costruire soluzioni analitiche utilizzando le tecnologie avanzate disponibili su Microsoft Azure. Oltre a soddisfare le esigenze di questa vasta gamma di professionisti, il corso è altrettanto interessante per un pubblico composto da analisti di dati e data scientist che già lavorano o intendono lavorare con soluzioni analitiche basate su Microsoft Azure. Con un approccio completo, il corso offre un’opportunità preziosa per tutti coloro che desiderano ampliare le proprie competenze nell’utilizzo delle potenti risorse della piattaforma dati di Microsoft Azure, indipendentemente dal loro ruolo professionale. Partecipando a questa formazione, i partecipanti acquisiranno una solida comprensione dell’ingegneria dei dati e saranno in grado di creare soluzioni analitiche sofisticate per affrontare sfide complesse nell’ambito dell’analisi dei dati aziendali.
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:
- Esplorare le opzioni di calcolo e archiviazione per i carichi di lavoro di ingegneria dei dati in Azure
- Eseguire query interattive usando pool SQL serverless
- Eseguire l’esplorazione e la trasformazione dei dati in Azure Databricks
- Esplorare, trasformare e caricare dati nel data warehouse usando Apache Spark
- Inserire e caricare dati nel data warehouse
- Trasformare i dati con Azure Data Factory o pipeline di Azure Synapse
- Integrare dati dai notebook con Azure Data Factory o pipeline di Azure Synapse
- Supporto dell’elaborazione analitica transazionale ibrida con Collegamento a Synapse di Azure
- Eseguire la sicurezza end-to-end con Azure Synapse Analytics
- Eseguire l’elaborazione dei flussi in tempo reale con Analisi di flusso
- Creare una soluzione di elaborazione dei flussi con Hub eventi e Azure Databricks
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
Il corso DP-203 – Data Engineering on Microsoft Azure include:
- un manuale ufficiale Microsoft Learning (in lingua inglese) accessibile online, di durata illimitata;
- un ambiente di Laboratorio con macchine virtuali accessibili online per 180 giorni dalla data del corso;
- un voucher per iscriversi all’esame di certificazione (valore 165 euro);
- un attestato di frequenza inviato via e-mail una settimana dopo il termine del corso.
Ed inoltre, se disponibile, un Kit di Simulazione d’Esame (Practice Test), accessibile per 180 giorni sul sito measureup.com, del valore di 89 Euro.
(da attivare entro tre mesi dal corso)
Data prossime edizioni
25,26,27,28 novembre 2024
27,28,29,30 gennaio 2025
5,6,7,8 maggio 2025
23,24,25,26 giugno 2025
COSTO CON ISCRIZIONE ANTICIPATA*
:
1800,00 €
1440,00 € + iva
COSTO : 1800,00 € + iva a partecipante corso in aula virtuale
DURATA : 4
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