Проектирование Big Data в облачных службах Майкрософт
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
Другие материалы школы 12
С Специалист Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.
Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.
Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.