Проектирование Big Data в облачных службах Майкрософт

4 участника

О чём курс

Ваша архитектура обработки данных потребует масштабируемости, которую обеспечивает облако Azure — здесь показывают, как выстроить пайплайны для работы с большими данными от захвата потока до аналитического хранилища. Вы разберете работу с ключевыми инструментами стека Azure, включая Stream Analytics, Data Lake и SQL Data Warehouse, а также научитесь связывать их в единую экосистему с помощью Data Factory. Особое внимание уделяется интеграции аналитического кода на Python и R непосредственно в обработку данных, что позволяет внедрять кастомную логику и алгоритмы машинного обучения в потоковые процессы.

Программа обучения

  • Использование Azure Stream Analytics для потоковой обработки масштабных данных
  • Настройка и внедрение машинного обучения в задачи Azure Stream Analytics
  • Применение Azure Data Lake Store как масштабируемого хранилища данных
  • Работа с Azure Data Lake Analytics для анализа и обработки файлов в Data Lake
  • Создание и развертывание настраиваемых функций и операций
  • Интеграция Python и R в аналитические процессы
  • Обеспечение защиты и оптимизация производительности задач
  • Проектирование репозиториев на базе Azure SQL Data Warehouse для аналитической обработки
  • Использование Azure Data Factory для импорта, трансформации и передачи данных между облачными сервисами
Складчина создана 31 мая 2018 г. · описание обновлено 3 мая 2026 г.

Другие материалы школы 12

С Специалист Все материалы
10 345 ₽ 34 990 ₽