Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter la puissance d'Apache Spark et des clusters puissants fonctionnant sur la plateforme Azure Databricks pour exécuter de grandes charges de travail d'ingénierie de données dans le cloud. Vous découvrirez les capacités d'Azure Databricks et du notebook Apache Spark pour le traitement de fichiers volumineux. Vous comprendrez la plateforme Azure Databricks et identifierez les types de tâches bien adaptées à Apache Spark. Vous serez également initié à l'architecture d'un Azure Databricks Spark Cluster et des Spark Jobs. Vous travaillerez avec de grandes quantités de données provenant de sources multiples dans différents formats bruts.Vous apprendrez comment Azure Databricks prend en charge les fonctions quotidiennes de traitement des données, telles que les lectures, les écritures et les requêtes.Ce cours fait partie d'une Specializations destinée aux ingénieurs et développeurs de données qui souhaitent démontrer leur expertise dans la conception et la mise en œuvre de solutions de données qui utilisent les services de données Microsoft Azure pour toute personne souhaitant se préparer à l'examen DP-203 : Data Engineering on Microsoft Azure (beta). Il s'agit du huitième cours d'un programme de 10 cours visant à vous préparer à l'examen afin que vous puissiez acquérir une expertise dans la conception et la mise en œuvre de solutions de données utilisant les services de données Microsoft Azure. L'examen Data Engineering on Microsoft Azure est l'occasion de prouver votre expertise en matière d'intégration, de transformation et de consolidation de données provenant de divers systèmes de données structurés et non structurés dans des structures adaptées à l'élaboration de solutions analytiques utilisant les services de données Microsoft Azure. Chaque cours vous enseigne les concepts et les compétences qui sont mesurés par l'examen.
Databricks de Microsoft Azure pour l’ingénierie des données
Ce cours fait partie de Associé en ingénierie des données Microsoft Azure (DP-203) Certificat Professionnel
Instructeur : Microsoft
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Inclus avec 
(126 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comment travailler avec de grandes quantités de données provenant de sources multiples dans différents formats bruts ?
Comment créer des charges de travail de production sur Azure Databricks avec Azure Data Factory ?
Comment construire et interroger un lac Delta
Comment effectuer des transformations de données dans DataFrame. Comment comprendre l'architecture d'un Azure Databricks Spark Cluster et des Spark Jobs
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Ingénierie de l'information
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Gestion des données
Détails à connaître
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Il y a 9 modules dans ce cours
Décrire les capacités d'Azure Databricks et du notebook Apache Spark pour le traitement de fichiers volumineux. Décrire la plateforme Azure Databricks et identifier les types de tâches bien adaptées à Apache Spark. Décrire l'architecture d'un Azure Databricks Spark Cluster et des Spark Jobs.
Inclus
7 vidéos5 lectures2 quizzes2 devoirs1 sujet de discussion
Décrire comment Azure Databricks prend en charge les fonctions quotidiennes de traitement des données, telles que les lectures, les écritures et les requêtes.
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2 vidéos6 lectures3 devoirs
Traitez les données dans Azure Databricks en définissant des DataFrames pour lire et traiter les données. Effectuer des transformations de données dans les DataFrames et exécuter des actions pour afficher les données transformées. Expliquez la différence entre une transformation et une action, les évaluations lazy et eager, les transformations Wide et Narrow, et d'autres optimisations dans Azure Databricks.
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6 vidéos6 lectures4 devoirs
Utilisez la classe de colonne DataFrame Azure Databricks pour appliquer des transformations au niveau des colonnes, telles que des tris, des filtres et des agrégations. Utilisez les opérations avancées des fonctions DataFrame pour manipuler les données, appliquer des agrégats et effectuer des opérations sur la date et l'heure dans Azure Databricks.
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4 vidéos6 lectures5 devoirs
Décrire l'architecture de la plateforme Azure Databricks et la façon dont elle est sécurisée. Utiliser Azure Key Vault pour stocker les secrets utilisés par Azure Databricks et d'autres services. Accéder à Azure Storage avec des secrets basés sur Key Vault
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6 vidéos4 lectures3 devoirs
Décrivez comment utiliser Delta Lake pour créer, ajouter et réinsérer des données dans les tables Apache Spark, en tirant parti de la fiabilité et des optimisations intégrées. Décrire l'architecture Azure Databricks Delta Lake
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5 vidéos6 lectures1 quiz4 devoirs
Traitez les données en continu avec Azure Databricks structured streaming. Créez des charges de travail de production sur Azure Databricks avec Azure Data Factory.
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Décrire comment mettre les notebooks Azure Databricks sous contrôle de version dans un repo Azure DevOps et construire des pipelines de déploiement pour gérer votre processus de mise en production. Décrire comment intégrer Azure Databricks avec Azure Synapse Analytics dans le cadre de votre architecture de données. Décrire les meilleures pratiques pour l'administration de l'espace de travail, la sécurité, les outils, l'intégration, le runtime Databricks, HA/DR, et les clusters dans Azure Databricks
Inclus
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Préparez-vous à l'examen Microsoft Certified : Azure Data Engineer Associate
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