THỜI LƯỢNG: 02 ngày (~ 16 giờ)
GIỚI THIỆU KHÓA HỌC
Khóa học cung cấp kỹ thuật thiết kế các công nghệ nền tảng dữ liệu khác nhau thành các giải pháp phù hợp với yêu cầu kinh doanh và kỹ thuật. Điều này có thể bao gồm các kịch bản dữ liệu tại chỗ, đám mây và kết hợp kết hợp dữ liệu quan hệ, NoSQL hoặc Data Warehouse. Ngoài ra, học viên sẽ nắm bắt cách thức thiết kế kiến trúc quy trình bằng cách sử dụng một loạt công nghệ cho cả dữ liệu truyền trực tuyến và dữ liệu hàng loạt, bảo mật dữ liệu, bao gồm quyền truy cập dữ liệu, chính sách dữ liệu và tiêu chuẩn. Ngoài ra, học viên nắm bắt cách thức thiết kế các giải pháp dữ liệu Azure, bao gồm các giải pháp tối ưu hóa, khả dụng và khôi phục dữ liệu lớn, xử lý hàng loạt và dữ liệu trực tuyến.
ĐỐI TƯỢNG THAM DỰ
Đối tượng của khóa học này là Chuyên gia dữ liệu, Kiến trúc sư dữ liệu và Chuyên gia kinh doanh thông minh muốn tìm hiểu về các công nghệ nền tảng dữ liệu sẵn có trên Microsoft Azure; hoặc các cá nhân phát triển các ứng dụng cung cấp nội dung từ các công nghệ nền tảng dữ liệu sẵn có trên Microsoft Azure.
ĐIỀU KIỆN THAM DỰ
Học viên cần có kiến thức về các khái niệm điện toán đám mây và kinh nghiệm chuyên môn với các giải pháp dữ liệu.
Đặc biệt:
- Tạo tài nguyên đám mây trong Microsoft Azure
- Xác định các trường hợp sử dụng cho dữ liệu lớn
- Hiểu cách các dịch vụ điện toán đám mây có thể giải quyết cho các nhu cầu kinh doanh chung
Hoặc có thể tham dự các khóa học sau đây để đảm bảo điều kiện đầu vào cho khóa học:
- Explore Microsoft cloud concepts
- Identify tasks of a data engineer
- Core cloud services – Azure data storage options
- Core cloud services – Azure compute options
CHỨNG NHẬN HOÀN TẤT KHÓA HỌC
Sau khi kết thúc khóa học, học viên được cấp chứng nhận bởi SmartPro.
NỘI DUNG KHÓA HỌC
Module 1: Data Platform Architecture Considerations
- Core Principles of Creating Architectures
- Design with Security in Mind
- Performance and Scalability
- Design for availability and recoverability
- Design for efficiency and operations
- Case Study
Lab: Case Study
Module 2: Azure Batch Processing Reference Architectures
- Lambda architectures from a Batch Mode Perspective
- Design an Enterprise BI solution in Azure
- Automate enterprise BI solutions in Azure
- Architect an Enterprise-grade Conversational Bot in Azure
Lab: Architect an Enterprise-grade Conversational Bot in Azure
Module 3: Azure Real-Time Reference Architectures
- Describe Lambda architectures for a Real-Time Perspective
- Architect a stream processing pipeline with Azure Stream Analytics
- Design a stream processing pipeline with Azure Databricks
- Create an Azure IoT reference architecture
Lab: Azure Real-Time Reference Architectures
Module 4: Data Platform Security Design Considerations
- Defense in Depth Security Approach
- Identity Management
- Infrastructure Protection
- Encryption Usage
- Network Level Protection
- Application Security
Lab: Data Platform Security Design Considerations
Module 5: Designing for Resiliency and Scale
- Adjust Workload Capacity by Scaling
- Optimize Network Performance
- Design for Optimized Storage and Database Performance
- Identify Performance Bottlenecks
- Design a Highly Available Solution
- Incorporate Disaster Recovery into Architectures
- Design Backup and Restore strategies
Lab: Designing for Resiliency and Scale
Module 6: Design for Efficiency and Operations
- Maximizing the Efficiency of your Cloud Environment
- Use Monitoring and Analytics to Gain Operational Insights
- Use Automation to Reduce Effort and Error
Lab: Design for Efficiency and Operations
.png)
