3 ngày (~24 giờ)

• Trong khóa học này, học viên sẽ triển khai các công nghệ nền tảng dữ liệu khác nhau thành các giải pháp phù hợp với yêu cầu kinh doanh và kỹ thuật, bao gồm dữ liệu tại chỗ, đám mây và dữ liệu hỗn hợp kết hợp cả dữ liệu quan hệ và dữ liệu NoSQL. Họ cũng sẽ học cách xử lý dữ liệu bằng nhiều công nghệ và ngôn ngữ cho cả dữ liệu truyền trực tuyến và dữ liệu hàng loạt.
• Học viên cũng sẽ khám phá cách thực hiện bảo mật dữ liệu, bao gồm xác thực, ủy quyền, chính sách dữ liệu và tiêu chuẩn. Họ cũng sẽ xác định và thực hiện giám sát giải pháp dữ liệu cho cả hoạt động lưu trữ dữ liệu và xử lý dữ liệu. Cuối cùng, họ sẽ quản lý và khắc phục sự cố các giải pháp dữ liệu Azure, bao gồm tối ưu hóa và khôi phục thảm họa dữ liệu lớn, xử lý hàng loạt và các giải pháp dữ liệu trực tuyến.

Khóa học được thiết kế nhằm trang bị cho học viên hệ thống kiến thức nền tảng và kỹ năng thực hành cần thiết, giúp nâng cao năng lực chuyên môn, đáp ứng yêu cầu công việc thực tế và hỗ trợ phát triển nghề nghiệp bền vững.

Đối tượng chính của khóa học này là các Chuyên gia dữ liệu, Kiến trúc sư dữ liệu và Chuyên gia kinh doanh thông minh muốn tìm hiểu về các công nghệ nền tảng dữ liệu tồn tại trên Microsoft Azure. Đối tượng phụ của khóa học này là các cá nhân phát triển các ứng dụng cung cấp nội dung từ nền tảng dữ liệu công nghệ tồn tại trên Microsoft Azure.

Học viên cần có kiến ​​thức về các khái niệm điện toán đám mây và kinh nghiệm chuyên môn với các giải pháp dữ liệu.

Đặc biệt:

• Tạo tài nguyên đám mây trong Microsoft Azure
• Xác định các trường hợp sử dụng cho dữ liệu lớn
• Hiểu cách các dịch vụ điện toán đám mây có thể giải quyết cho các nhu cầu kinh doanh chung

Học viên có thể tham gia các khóa học sau đây để đảm bảo đủ điều kiện tham dự khóa học:

• Explore Microsoft cloud concepts
• Identify tasks of a data engineer
• Core cloud services – Azure data storage options
• Core cloud services – Azure compute options

Sau khi hoàn tất khóa học, học viên sẽ được cấp chứng nhận hoàn tất khóa học theo quy định của Cecomtech.

Module 1: Azure for the Data Engineer

• Explain the evolving world of data
• Survey the services in the Azure Data Platform
• Identify the tasks that are performed by a Data Engineer
• Describe the use cases for the cloud in a Case Study

Lab: Azure for the Data Engineer

Module 2: Working with Data Storage

• Choose a data storage approach in Azure
• Create an Azure Storage Account
• Explain Azure Data Lake storage
• Upload data into Azure Data Lake

Lab: Working with Data Storage

Module 3: Enabling Team Based Data Science with Azure Databricks

• Explain Azure Databricks
• Work with Azure Databricks
• Read data with Azure Databricks
• Perform transformations with Azure Databricks

Lab: Enabling Team Based Data Science with Azure Databricks

Module 4: Building Globally Distributed Databases with Cosmos DB

• Create an Azure Cosmos DB database built to scale
• Insert and query data in your Azure Cosmos DB database
• Build a .NET Core app for Cosmos DB in Visual Studio Code
• Distribute data globally with Azure Cosmos DB

Lab: Building Globally Distributed Databases with Cosmos DB

Module 5: Working with Relational Data Stores in the Cloud

• Use Azure SQL Database
• Describe Azure SQL Data Warehouse
• Creating and Querying an Azure SQL Data Warehouse
• Use PolyBase to Load Data into Azure SQL Data Warehouse

Lab: Working with Relational Data Stores in the Cloud

Module 6: Performing Real-Time Analytics with Stream Analytics

• Explain data streams and event processing
• Data Ingestion with Event Hubs
• Processing Data with Stream Analytics Jobs

Lab: Performing Real-Time Analytics with Stream Analytics

Module 7: Orchestrating Data Movement with Azure Data Factory

• Explain how Azure Data Factory works
• Azure Data Factory Components
• Azure Data Factory and Databricks

Lab: Orchestrating Data Movement with Azure Data Factory

Module 8: Securing Azure Data Platforms

• An introduction to security
• Key security components
• Securing Storage Accounts and Data Lake Storage
• Securing Data Stores
• Securing Streaming Data

Lab: Securing Azure Data Platforms

Module 9: Monitoring and Troubleshooting Data Storage and Processing

• Explain the monitoring capabilities that are available
• Troubleshoot common data storage issues
• Troubleshoot common data processing issues
• Manage disaster recovery

Lab: Monitoring and Troubleshooting Data Storage and Processing