3.7
estrelas
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oferecido por

Data Processing with Azure

LearnQuest

Informações sobre o curso

1.801 visualizações recentes

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.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível intermediário

Aprox. 13 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

Experimente o Coursera for Business

O que você vai aprender

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

Habilidades que você terá

Data Analysis
Microsoft Azure
Big Data
Data Lake
Data Factory

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

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Instrutores

Classificação do instrutor

3,75/5 (20 classificações)

Samant Bali

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Veja como os funcionários das principais empresas estão se especializando em habilidades sob demanda

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

7 minutos para concluir

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 minutos para concluir

1 vídeo (Total 7 mín.)

2 horas para concluir

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

2 horas para concluir

5 vídeos (Total 40 mín.), 3 leituras, 1 teste

5 videos

1.1 Batch Processing with Databricks and Data Factory in Azure8min

1.2 - ELT Processing using Azure9min

1.3 - Databricks and Azure Spark7min

1.4 Transform Data using Databricks in ADF8min

1.5 Use Case: ADF and Spark7min

3 leituras

Azure Databricks and Apache Spark10min

Exercise 1 - Use Batch Processing with Databricks and Data Factory on Azure10min

Exercise 2 - Intro to Databricks and Data Factory Page30min

1 exercício prático

Module 1 Quiz30min

2 horas para concluir

Section 2 - Creating Pipelines and Activities

2 horas para concluir

4 vídeos (Total 46 mín.), 3 leituras, 1 teste

Semana

Semana 2

2 horas para concluir

Section 3 - Link Services and Datasets

2 horas para concluir

5 vídeos (Total 38 mín.), 1 leitura, 1 teste

1 hora para concluir

Section 4 - Schedules and Triggers

1 hora para concluir

5 vídeos (Total 17 mín.), 1 leitura, 1 teste

2 horas para concluir

Section 5 - Selecting Windowing Functions

2 horas para concluir

5 vídeos (Total 30 mín.), 1 leitura, 1 teste

Semana

Semana 3

2 horas para concluir

Section 6 - Configuring Input and Output for Streaming Data Solutions

2 horas para concluir

7 vídeos (Total 33 mín.), 1 leitura, 1 teste

7 videos

How Stream Analytics Relate to Data Solutions2min

Generate Sample Call Data and Send it to Event Hubs10min

Creating a Stream Analytics Job 7min

Configuring Job Input and Output 3min

Define a Query to Filter Fraudulent Calls 2min

Test and Start the Job4min

Visualize Results in Power BI2min

1 leituras

Output Real-Time Stream Analytics Data to a Power BI Dashboard10min

1 exercício prático

Module 6 Quiz30min

1 hora para concluir

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 hora para concluir

4 vídeos (Total 21 mín.), 1 leitura, 1 teste

Avaliações

3.7

23 avaliações

5 stars
37,87%
4 stars
27,27%
3 stars
13,63%
2 stars
6,06%
1 star
15,15%

Principais avaliações do DATA PROCESSING WITH AZURE

por JM28 de abr de 2021

This course gave a detailed overview of Microsoft azure,

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Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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