Implementieren einer Datenanalyselösung mit Azure Synapse Analytics

Dies ist ein eintägiges Training, in der die Lernenden Informationen zu dedizierten SQL-Pools und serverlosen Spark-Pools erhalten. Darüber hinaus erfahren sie mehr über Data Wrangling und den ELT-Prozess mit Synapse-Pipelines, der dem Prozess zum Verschieben von Daten in die Datenbank mit dedizierten Synapse-Pools mithilfe von Azure Data Factory (ADF) ähnelt. Mit diesem sollten die Lernenden bereits vertraut sein.

Inhalt

Implementieren einer Datenanalyselösung mit Azure Synapse Analytics

• Einführung in Azure Synapse Analytics
• Verwenden von serverlosen Azure Synapse SQL-Pools zum Abfragen von Dateien in einem Data Lake
• Analysieren von Daten mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
• Verwenden von Delta Lake in Azure Synapse Analytics
• Analysieren von Daten in einem relationalen Data Warehouse
• Erstellen einer Datenpipeline in Azure Synapse Analytics

Erstellen von Datenanalyselösungen mithilfe von serverlosen SQL-Pools in Azure Synapse

• Verwenden von serverlosen Azure Synapse SQL-Pools zum Abfragen von Dateien in einem Data Lake
• Verwenden von serverlosen Azure Synapse-SQL-Pools zum Transformieren von Daten in einem Data Lake
• Erstellen einer Lake-Datenbank in Azure Synapse Analytics
• Schützen von Daten und Verwalten von Benutzern in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse

Durchführen von Datentechnik mit Apache Spark-Pools in Azure Synapse

• Analysieren von Daten mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
• Transformieren von Daten mit Spark in Azure Synapse Analytics
• Verwenden von Delta Lake in Azure Synapse Analytics

Arbeiten mit Data Warehouses mithilfe von Azure Synapse Analytics

• Analysieren von Daten in einem relationalen Data Warehouse
• Laden von Daten in ein relationales Data Warehouse
• Verwalten und Überwachen von Data-Warehouse-Aktivitäten in Azure Synapse Analytics
• Schützen einer Data Warehouse-Datenbank in Azure Synapse Analytics

Übertragen und Transformieren von Daten mit Azure Synapse Analytics-Pipelines

• Erstellen einer Datenpipeline in Azure Synapse Analytics
• Verwenden von Spark-Notebooks in einer Azure Synapse-Pipeline

Voraussetzung

• Vertrautheit mit Cloud Computing-Konzepten und Microsoft Azure
• Vertrautheit mit grundlegenden Datenkonzepten

Zielgruppe

• Administrator
• Datentechniker

Die Zielgruppe sollte mit Notebooks vertraut sein, die unterschiedliche Sprachen und ein Spark-Modul verwenden, z. B. Databricks, Jupyter Notebooks, Zeppelin-Notebooks und vieles mehr. Sie sollte zudem Erfahrung mit SQL-, Python- und Azure-Tools wie Data Factory haben.