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学習内容
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1. データエンジニアリングワークロードのコンピューティングおよびストレージオプションの調査
- Azure Synapse Analyticsの概要
- Azure Databricksについての説明
- Azure Data Lakeストレージの概要
- Delta Lakeのアーキテクチャについての説明
- Azure Stream Analyticsを使用してデータストリームの操作
2. サービングレイヤーを設計および実装
- 分析ワークロードを最適化するための多次元スキーマの設計
- Azure Data Factoryを使用した大規模なコードフリー変換
- Azure Synapse Analyticsパイプラインにゆっくりと変化するディメンションの入力
3. ソースファイルのデータエンジニアリングに関する考慮事項
- Azure Synapse Analyticsを使用して最新のデータウェアハウスの設計
- Azure Synapse Analyticsでデータウェアハウスの保証
4. Azure Synapse AnalyticsサーバーレスSQLプールを使用してインタラクティブクエリを実行
- Azure SynapseサーバーレスSQLプール機能の調査
- Azure SynapseサーバーレスSQLプールを使用して湖のデータのクエリ
- Azure SynapseサーバーレスSQLプールにメタデータオブジェクトの作成
- Azure SynapseサーバーレスSQLプールでデータを保護してユーザーの管理
5. Apache Sparkを使用して、データを探索、変換、およびデータウェアハウスにロード
- Azure Synapse AnalyticsのApache Sparkを使用したビッグデータエンジニアリングの理解
- Azure Synapse AnalyticsでApache Sparkノートブックを使用してデータ取り込み
- Azure Synapse AnalyticsのApache SparkプールのData Framesを使用してデータの変換
- SQLプールとApache SparkプールをAzure Synapse Analyticsに統合
6. Azure Databricksでのデータの探索と変換
- Azure Databricksについての説明
- Azure Databricksでのデータの読み取りと書き込み
- Azure DatabricksでData Framesの操作
- Azure DatabricksでData Framessの高度なメソッドの操作
7. データを取り込んでデータウェアハウスにロード
- Azure Synapse Analyticsでデータ読み込みのベストプラクティスの使用
- Azure Data Factoryによるペタバイト規模の取り込み
8. Azure Data FactoryまたはAzure Synapseパイプラインを使用してデータの変換
- Azure Data FactoryまたはAzure Synapseパイプラインとのデータ統合
- Azure Data FactoryまたはAzure Synapse Pipelinesを使用した大規模なコードフリー変換
9. Azure Synapse Pipelinesでデータの移動と変換を調整
- Azure Data Factoryでデータの移動と変換を調整
10. Azure Synapseの専用SQLプールを使用してクエリのパフォーマンスを最適化
- Azure Synapse Analyticsでデータウェアハウスクエリのパフォーマンスを最適化
- Azure Synapse Analyticsのデータウェアハウス開発者機能の理解
11. データウェアハウスストレージの分析と最適化
- Azure Synapse Analyticsでデータウェアハウスストレージを分析および最適化
12. Azure Synapse Linkを使用したHybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) のサポート
- Azure Synapse Analyticsを使用してトランザクションと分析のハイブリッド処理の設計
- Azure Cosmos DBを使用してAzure Synapse Linkの構成
- Apache Sparkプールを使用してAzure Cosmos DBにクエリの実行
- サーバーレスSQLプールを使用してAzure Cosmos DBにクエリの実行
13. Azure Synapse Analyticsによるエンドツーエンドのセキュリティ
- Azure Synapse Analyticsでデータウェアハウスの保護
- Azure KeyVaultでシークレットを構成および管理
- 機密データのコンプライアンス管理の実装
14. Stream Analyticsを使用したリアルタイムストリーム処理
- Azure Event Hubsを使用して、ビッグデータアプリケーションの信頼性の高いメッセージングの有効化
- Azure Stream Analyticsを使用してデータストリームの操作
- Azure Stream Analyticsを使用してデータストリームの取り込み
15. イベントハブとAzure Databricksを使用してストリーム処理ソリューションを作成する
- 構造化ストリーミングの主な機能と使用法の模索
- ファイルからデータをストリーミングし、分散ファイルシステムに書き出し
- スライディングウィンドウを使用して、かなりの量のデータの集約
- 透かしを適用した古いデータの削除
- Event Hubsの読み取りおよび書き込みストリームに接続
16. Power BIとAzure Synapse Analyticsの統合を使用してレポートの作成
- Azure SynapseワークスペースとPower BI統合
- Power BIとの統合の最適化
- マテリアライズドビューと結果セットキャッシングにより、クエリのパフォーマンスの向上化
- SQLサーバーレスでデータを視覚化し、Power BIレポートの作成
17. Azure Synapse Analyticsで統合された機械学習プロセスの実行
- Azure Synapse Analyticsの統合された機械学習プロセスの使用
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