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Data Processing with Azure

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Über diesen Kurs

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This Azure training course is designed to equip students with the knowledge need to process, store and analyze data for making informed business decisions. Through this Azure course, the student will understand what big data is along with the importance of big data analytics, which will improve the students mathematical and programming skills. Students will learn the most effective method of using essential analytical tools such as Python, R, and Apache Spark.

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Was Sie lernen werden

Configure batch processing with Databricks and Data Factory on Azure
Use ETL and ELT to load and transform data
Create linked services and identify pipelines for data stored within Data Factory
Explain Data Virtualization in PolyBase

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Analysis
Microsoft Azure
Big Data
Data Lake
Data Factory

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Samant Bali

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Kenny Mobley

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

7 Minuten zum Abschließen

Introduction

This Azure training course is designed to equip the students with the knowledge need to process, store and analyze data for making informed business decisions. Through this Azure course, the student will understand what big data is along with the importance of big data analytics, which will improve the students mathematical and programming skills. Students will learn the most effective method of using essential analytical tools such as R, and Apache Spark.

7 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 7 min)

2 Stunden zum Abschließen

Section 1 - Batch Processing with Databricks and Data Factory on Azure

2 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 40 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

5 Videos

1.1 Batch Processing with Databricks and Data Factory in Azure8m1.2 - ELT Processing using Azure9m1.3 - Databricks and Azure Spark7m1.4 Transform Data using Databricks in ADF8m1.5 Use Case: ADF and Spark7m

3 Lektüren

Azure Databricks and Apache Spark10mExercise 1 - Use Batch Processing with Databricks and Data Factory on Azure10mExercise 2 - Intro to Databricks and Data Factory Page30m

1 praktische Übung

Module 1 Quiz30m

2 Stunden zum Abschließen

Section 2 - Creating Pipelines and Activities

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 46 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

Woche2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Section 3 - Link Services and Datasets

2 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 38 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

1 Stunde zum Abschließen

Section 4 - Schedules and Triggers

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 17 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

2 Stunden zum Abschließen

Section 5 - Selecting Windowing Functions

2 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 30 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Section 6 - Configuring Input and Output for Streaming Data Solutions

2 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 33 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

1 Stunde zum Abschließen

Section 7 - ELT versus ETL in Polybase

Traditional SMP data warehouses use an Extract, Transform and Load (ETL) process for loading data. Azure SQL Data Warehouse is a massively parallel processing (MPP) architecture that takes advantage of the scalability and flexibility of compute and storage resources. Utilizing an Extract, Load, and Transform (ELT) process can take advantage of MPP and eliminate resources needed to transform the data prior to loading.

1 Stunde zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 21 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Bewertungen

3.7

23 Bewertungen

5 stars
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Top-Bewertungen von DATA PROCESSING WITH AZURE

von JM28. Apr. 2021

This course gave a detailed overview of Microsoft azure,

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Häufig gestellte Fragen

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