Cursos de Azure Data Factory: Data Integration and Management
O Azure Data Factory (ADF) é um serviço de integração de dados baseado na nuvem fornecido pela Microsoft Azure. Ele permite que os usuários criem, orquestrem e gerenciem pipelines de dados que movem e transformam dados de várias fontes.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de dados de nível iniciante que desejam usar o Azure Data Factory para implementar soluções de integração de dados escaláveis e eficientes na nuvem.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os principais conceitos e arquitetura do Azure Data Factory (ADF).
- Aprenda a criar, agendar e monitorar pipelines de dados.
- Integrar com várias fontes de dados, executar a transformação de dados e gerenciar fluxos de dados.
- Implementar as melhores práticas para tratamento de erros e otimização do desempenho.
- Proteger e monitorar pipelines de dados para ambientes de produção.
Formato do curso
- Palestra interactiva e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Programa do Curso
Introdução ao Azure Data Factory
- Visão geral do Azure Data Factory
- Conceitos-chave e arquitetura
- Casos de utilização e benefícios do ADF
Configurar o ambiente do ADF
- Criação e configuração de uma instância do ADF
- Navegar no portal do Azure Data Factory
- Compreender os tempos de execução de integração
Trabalhar com conjuntos de dados e serviços associados
- Definindo conjuntos de dados e serviços vinculados
- Ligar a diferentes fontes de dados
- Configurar autenticação e conexões seguras
Criar pipelines de dados
- Noções básicas e componentes do pipeline
- Criar pipelines de dados simples com actividades
- Criação de um pipeline para movimentação de dados
Fluxo e transformação de dados Activities
- Introdução ao fluxo de dados
- Actividades de transformação de dados
- Conceber e executar transformações de fluxo de dados
Agendamento e acionamento de pipelines
- Agendamento de execuções de pipelines com accionadores
- Utilizar a janela basculante e os accionadores baseados em eventos
- Monitorizar a atividade do pipeline e compreender os registos de saída
Depuração e tratamento de erros
- Depuração de pipelines e fluxos de dados
- Implementação de mecanismos de tratamento de erros e de repetição
- Adicionando tratamento de erros a pipelines existentes
Otimização do desempenho
- Práticas recomendadas para otimizar pipelines de dados
- Entendendo e configurando o paralelismo e o particionamento
- Otimização do desempenho do pipeline
Segurança e monitoramento
- Proteger o ADF com controlo de acesso e permissões
- Implementar a encriptação de dados e a transferência segura de dados
- Monitorizar pipelines de dados com ferramentas e alertas incorporados
Cenários avançados e integração
- Integração do ADF com outros serviços Azure
- Lidar com cenários complexos de integração de dados
- Criando uma solução de integração de dados de ponta a ponta
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de computação em nuvem
- Familiaridade com processos de integração de dados e ETL
Público-alvo
- Engenheiros de dados
- Analistas de dados
- Programadores de ETL
- Profissionais de TI
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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Azure Data Factory: Data Integration and Management - Solicitação de Consultoria
Solicitação de Consultoria
Declaração de Clientes (4)
muito simpática e prestável
Aktar Hossain - Unit4
Curso - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Máquina Traduzida
A configuração manual sem servidor. Além disso, eu não tinha ideia de que o console da web do sls sai, o que é bom.
Rafal Kucharski - The Software House sp. z o.o.
Curso - Serverless Framework for Developers
Máquina Traduzida
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Curso - AWS Lambda for Developers
IOT applications
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Curso - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Próximas Formações Provisórias
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a integrar dados no DynamoDB.
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- Implementar operações com o AWS DAX.
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- Empacotar, implantar, monitorar e solucionar problemas de aplicativos baseados em Lambda.
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- Compreender os principais conceitos e modelos de programação de microsserviços.
- Criar um cluster em Azure.
- Implantar microsserviços no local ou na nuvem.
- Depurar e solucionar problemas de um aplicativo de microsserviço ao vivo.
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No final desta formação, os participantes serão capazes de
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- Melhorar a qualidade e reduzir os custos de implantação da infraestrutura.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e configurar o AWS Cloud9 para fluxos de trabalho DevOps.
- Implementar pipelines de integração contínua e entrega contínua (CI / CD).
- Automatize os processos de teste, monitoramento e implantação usando o AWS Cloud9.
- Integrar serviços do AWS, como Lambda, EC2 e S3, em fluxos de trabalho DevOps.
- Utilizar sistemas de controlo de fontes como GitHub ou GitLab no AWS Cloud9.
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7 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a programadores e desenvolvedores que desejam usar o Fn na criação de aplicativos e serviços sem servidor.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o Fn para criar diretórios e funções.
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- "Coisas", "Sensores", Internet e o mapeamento entre as funções empresariais da IoT
- Essencial de todos os componentes de software da IoT - hardware, firmware, middleware, nuvem e aplicação móvel
- Funções da IdC - gestor de frotas, visualização de dados, FM e DV baseados em SaaS, alerta/alarme, integração de sensores, integração de "coisas", delimitação geográfica
- Noções básicas de comunicação de dispositivos IoT com a nuvem com MQTT.
- Ligação de dispositivos IoT ao AWS com MQTT (AWS IoT Core).
- Ligação do núcleo AWS IoT à função AWS Lambda para computação e armazenamento de dados utilizando o DynamoDB.
- Ligação do Raspberry PI ao núcleo AWS IoT e comunicação de dados simples.
- Utilização prática do Raspberry PI e do AWS IoT Core para construir um dispositivo inteligente.
- Visualização de dados de sensores e comunicação com interface web.
OpenFaas for Developers
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar OpenFaas para criar, construir, testar, depurar e implantar funções orientadas a eventos sem precisar se preocupar com o gerenciamento da infraestrutura de servidor subjacente.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar OpenFaas.
- Empacote qualquer binário ou código como uma função sem servidor sem codificação repetitiva de clichê.
- Desacoplar de AWS Lambda para evitar o lock-in.
- Implantar funções orientadas a eventos em um servidor local ou na nuvem.
Parallel Programming with OpenMP
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de software que desejam desenvolver aplicativos paralelos usando OpenMP.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender e usar a programação paralela com Fortran em OpenMP.
- Calcular fractais em paralelo para renderizar múltiplos pixéis e caracteres.
- Implementar programação vetorial com extensões SIMD para sistemas HPC.
- Adicionar blocos paralelos para especificar o paralelismo de memória partilhada.
Serverless Framework for Developers
14 HorasEsse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar Serverless Framework na AWS e em outras plataformas de nuvem para criar e implantar aplicativos de microsserviço.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar Serverless Framework para trabalhar com serviços de computação, como AWS Lambda.
- Reduzir a complexidade e o custo da implantação de microsserviços em diferentes plataformas de nuvem.
- Emitir e capturar eventos e executar funções automaticamente.
Serverless on Kubernetes Fundamentals
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e engenheiros DevOps que desejam utilizar uma abordagem sem servidor para criar aplicativos corporativos em Kubernetes.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
- Instalar e configurar o sistema Kubernetes para começar a desenvolver com uma arquitetura sem servidor.
- Compreender os conceitos e princípios fundamentais para ambientes sem servidor.
- Operar as cadeias de ferramentas necessárias para o desenvolvimento sem servidor e integrá-las aos componentes do Kubernetes.
- Praticar sua habilidade em Python linguagem de programação e aplicá-la para implementar sistemas sem servidor.
- Segurar aplicativos corporativos que são implantados por meio de uma estrutura sem servidor no Kubernetes.
- Utilizar métodos modernos de computação em nuvem na otimização de fluxos de trabalho de processamento de tarefas DevOps.