آموزش Ultimate Azure Data Factory: Cloud Data Engineering

Ultimate Azure Data Factory: Cloud Data Engineering

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: پروژه انبار داده مدرن دنیای واقعی برای مهندسان داده با استفاده از Azure Data Factory، Sql، Data Lake، Databricks [DP203] شما نحوه ایجاد خطوط لوله داده در Azure Data Factory (ADF) را از طریق یک رویکرد گام به گام یاد خواهید گرفت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده ها را با فرمت های مختلف به Azure Data Lake Gen2 با استفاده از Azure Data Factory (ADF) وارد کنید، نحوه استفاده و ساخت انواع تبدیل ها در Azure Data Factory (ADF) را خواهید آموخت. مصنوعات عمومی در Azure Data Factory (ADF) مانند Flowlets و Templates شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده ها را به لایه های مدالیون در Azure Data Lake Gen2 با استفاده از Data Flow در Azure Data Factory (ADF) تبدیل کنید. نحوه پیاده سازی ETL/ELT با استفاده از Azure Data Factory (ADF) به منظور اجرای انبار داده شما یاد خواهید گرفت که چگونه خطوط لوله مبتنی بر ابرداده عمومی را در Azure Data Factory (ADF) برای پیاده سازی فرآیندهای ETL/ELT ایجاد کنید. مفاهیم معماری مدرن انبار داده و دریاچه دلتا شما با مفاهیم Slowly Changing Dimensions و نحوه پیاده سازی آنها در Azure Data Factory (ADF) آشنا خواهید شد. نحوه بارگیری داده های تبدیل شده از Azure Data Lake Storage Gen2 به پایگاه داده Azure SQL با استفاده از Azure Data Factory (ADF) را یاد خواهید گرفت. یاد بگیرید چگونه یک دریاچه دلتا را با استفاده از Databricks Notebook Activity در Azure Data Factory (ADF) پیاده سازی کنید و در Azure Data Lake Storage Gen2 بارگذاری کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده های خام خود را با استفاده از Azure Data Factory (ADF) به یک انبار داده کامل تبدیل کنید و سپس تجسم کنید. آن را در PowerBI یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از شیوه های خوب و استانداردهای نامگذاری مانند یک پروژه مهندسی داده در دنیای واقعی خطوط لوله بسازید. نحوه پیاده سازی انواع Triggers در Azure Data Factory (ADF) و نحوه برنامه ریزی خطوط لوله داده خود را یاد خواهید گرفت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه خطوط لوله را با استفاده از Azure Data Factory (ADF)، مانیتور Azure، و نحوه بازیابی از خرابی های خط لوله نظارت کنید. در پایان این دوره، تمام موضوعات مورد نیاز در Azure Data Factory برای گذراندن Azure Data Engineer Associate را یاد خواهید گرفت. آزمون گواهینامه DP203 پیش نیازها: درک اولیه Sql مفید خواهد بود درک اولیه رایانش ابری مفید خواهد بود تجربه در Azure لازم نیست، ما این را گام به گام در این دوره یاد می گیریم که پروژه را می سازیم درک انبارهای داده مفید خواهد بود. ، اما ضروری نیست، همانطور که پروژه را در دوره می سازیم آن را یاد می گیریم. حساب Azure برای دوره مورد نیاز است، یاد می گیریم که چگونه می توانید آن را در طول دوره ایجاد کنید

خوش آمدید!

مهندسی داده تمرکز پر رونقی در صنعت فناوری اطلاعات است، به طوری که کارخانه داده Azure مایکروسافت به عنوان ابزاری پرطرفدار در مهندسی داده مبتنی بر ابر در حال ظهور است.

برای سفر گام به گام به تسلط بر Azure Data Factory (ADF) به این دوره بپیوندید. با استفاده از یک سناریوی واقعی از یک شرکت تجارت الکترونیک که با یکپارچگی داده ها و بینش دست و پنجه نرم می کند، داده های یک خرده فروش آنلاین شراب را بررسی می کنیم و نشان می دهیم که چگونه پیاده سازی یک انبار داده مدرن با ADF می تواند راه حل هایی را ارائه دهد.

این دوره با متمایز شدن از سایر پیشنهادات Udemy در Azure Data Factory و Data Engineering Technologies، شما را به صورت عملی در تبدیل داده های خام به انبار داده مدرن با استفاده از Azure Data Factory (ADF) راهنمایی می کند. پس از تکمیل، در ADF مهارت کسب خواهید کرد و برای مقابله با پروژه های مهندسی داده در دنیای واقعی آماده خواهید بود.

با توجه به تمرکز دوره بر روی سناریوهای کسب و کار در دنیای واقعی، رویکردی متوالی اتخاذ می کند که نشان می دهد چگونه چنین الزاماتی در پروژه های واقعی آشکار می شوند. این روش تضمین می‌کند که نه تنها نیازهای تجاری را پیاده‌سازی می‌کنید، بلکه مفاهیم فنی توضیح‌داده‌شده در هر مرحله از اجرای خطوط لوله داده با Azure Data Factory (ADF) را نیز درک می‌کنید.

این دوره بیش از مفاهیم مدرن انبار داده مانند معماری، لایه‌های مدالیون و دریاچه دلتا را پوشش می‌دهد. همچنین در استفاده از راه‌حل‌های متنوع اکوسیستم Azure، از جمله Azure Data Lake Storage، Azure SQL Database و Azure Databricks، تخصص کسب خواهید کرد. علاوه بر این، یاد خواهید گرفت که به صورت بصری انبار داده تکمیل شده را از طریق گزارشات Power BI نشان دهید.

این دوره شما را قادر می سازد تا مفاهیم و مهارت های ارزیابی شده در آزمون Azure Data Engineer Associate Exam DP203 را درک کنید. در حالی که شما را به مهارت های لازم مجهز می کند، مهم است که توجه داشته باشید که این دوره صرفاً برای گذراندن گواهینامه طراحی نشده است، بلکه برای یادگیری جامع طراحی شده است.

از وقت شما قدردانی می کنم و این دوره را به گونه ای طراحی کرده ام که کاربردی و متمرکز باشد. هدف من سادگی و مختصر بودن است، با شروع از اصول اولیه و اطمینان از مهارت در فناوری های تحت پوشش.


در حال حاضر این دوره موارد زیر را به شما آموزش می دهد:


Azure Data Factory

  • ساخت یک معماری انبار داده معاصر برای یک راه حل مهندسی داده شامل استفاده از فناوری های مهندسی داده Azure مانند Azure Data Factory (ADF)، Azure Data Lake Gen2، Azure SQL Database، Azure Databricks، Azure KeyVault و Microsoft PowerBI است.

    >
  • ترکیب داده‌ها از منابع مختلف با فرمت‌های متنوع در Azure Data Lake Gen2 با استفاده از Azure Data Factory به دست می‌آید.

  • درک مفاهیم Azure، از جمله منابع و روش های تهیه آنها.

  • آموزش ترکیب و استفاده از ابزارهایی مانند Azure Storage Explorer، Azure Data Studio و Visual Studio Code در گردش کار توسعه.

  • پیاده‌سازی خطوط لوله Azure Data Factory (ADF) با استفاده از فعالیت‌های مختلف جریان کنترل مانند Get Metadata، ForEach، If Conditions و غیره.

  • استفاده از پارامترها و متغیرها در Pipelines، Datasets و LinkedServices برای ایجاد خطوط لوله مبتنی بر پارامترهای عمومی در Azure Data Factory (ADF).

  • استفاده از پارامترها در ارتباط با Azure KeyVault برای ایجاد خطوط لوله مبتنی بر پارامترهای عمومی در Azure Data Factory (ADF).

  • پیاده‌سازی جریان‌های داده نقشه‌برداری برای ایجاد منطق تبدیل برای مدیریت انواع سناریوهای تبدیل مانند Filter، Conditional Split، Conditional Column، Aggregate، Join، Select و Sink transformation.

  • توسعه مؤلفه‌های جهانی در خطوط لوله داده، مانند Flowlets، و تسلط بر توسعه سریع نیازهای پردازش داده از طریق الگوهای خط لوله از پیش ساخته شده.

  • آموزش نحوه اجرای مدیریت خطا در خطوط لوله داده و کنترل جریان خط لوله.

  • قوانین کیفیت داده را با استفاده از تبدیل Assert در خط لوله داده پیاده کنید.

  • اجرای خطوط لوله داده برای رسیدگی به سناریوهای متداول به آهستگی در حال تغییر مانند SCD نوع 1 و SCD نوع 2.

  • پیاده‌سازی خطوط انتقال داده برای پیاده‌سازی جدول اطلاعات.

  • آموزش نحوه اشکال زدایی خطوط لوله داده و حل مشکلات.

  • اجرای زمان‌بندی خط لوله با استفاده از انواع مختلف محرک‌ها مانند Event Trigger، Schedule Trigger و Tumbling Window Trigger در Azure Data Factory (ADF)

  • اجرای خطوط لوله Azure Data Factory برای فراخوانی جریان های داده نقشه برداری و اجرای آنها.

  • ایجاد خطوط لوله ADF برای اجرای فعالیت های Databricks Notebook برای انجام تغییرات و پیاده سازی جدول Delta Lake.

  • ایجاد وابستگی‌های خط لوله و استفاده از فعالیت Pipeline برای هماهنگی فرآیند ETL/ELT.

  • پیاده‌سازی وابستگی‌های راه‌انداز برای درک نحوه زنجیره‌ای کردن خطوط لوله و هماهنگ‌سازی جریان داده.

  • نظارت بر خطوط لوله داده، ایجاد اعلان‌های هشدار، و گزارش معیارهای کارخانه داده با استفاده از Azure Data Factory Monitor.

  • آشنایی با نحوه نظارت بر خطوط لوله Azure Data Factory با استفاده از Azure Monitor با استفاده از معیارهای خاص Data Factory.

انبار داده مدرن

  • انواع مختلف معماری انبار داده را بدانید.

  • مفاهیم دریاچه دلتا را درک کنید.

  • مدل بعدی و یک انبار داده مبتنی بر طرحواره ستاره ای را درک کنید.

  • مفهوم لایه‌های مدالیون و نحوه پیاده‌سازی آن در Azure Data Lake Storage را بدانید.

Azure Databricks

  • ایجاد فضای کاری Azure Databricks، خوشه های Databricks، نصب حساب های ذخیره سازی، ایجاد نوت بوک های Databricks، انجام تبدیل ها با استفاده از نوت بوک های Databricks، و فراخوانی نوت بوک های Databricks از Azure Data Factory را بدانید.

  • پیاده‌سازی جدول دریاچه دلتا را با استفاده از فعالیت Azure Databricks Notebook از خط لوله Azure Data Factory درک کنید.

  • مفاهیم بهینه‌سازی جدول دریاچه دلتا، سفر در زمان، جاروبرقی، و سیاهه‌های دلتا را درک کنید.

منابع Azure و راه حل های ذخیره سازی Azure

  • رویکردهای مختلف برای ایجاد منابع Azure را بیاموزید.

  • با نحوه ایجاد یک منبع حساب ذخیره‌سازی Azure، ایجاد کانتینرها و نحوه آپلود داده‌ها از طریق پورتال Azure یا از طریق Azure Storage Explorer در منبع ذخیره‌سازی Azure آشنا شوید.

  • با نحوه ایجاد یک منبع پایگاه داده Azure SQL، درک ردیف‌های قیمت‌گذاری، ایجاد کاربر سرپرست، ایجاد جداول، بارگیری داده‌ها، جستجو در پایگاه داده و تعامل با پایگاه داده Azure Sql از طریق Azure Data Studio آشنا شوید.


سرفصل ها و درس ها

بررسی اجمالی Overview

  • خوش آمدی Welcome

  • چه چیزی یاد خواهید گرفت؟ What you will learn?

  • هدف این دوره Goal of this course

  • تعهد Commitment

  • مواد درسی Course Materials

  • اسلایدهای دوره Course Slides

معرفی Introduction

  • مقدمه ای بر Azure Data Factory Introduction to Azure Data Factory

  • چرا Azure Data Factory؟ Why Azure Data Factory?

  • Azure Data Factory چیست؟ What is Azure Data Factory?

  • مزایای Azure Data Factory Benefits of Azure Data Factory

  • حساب لاجوردی Azure Account

  • رابط کاربری پورتال Azure User Interface Azure Portal

  • خلاصه ماژول Module Summary

بررسی اجمالی پروژه Project Overview

  • بررسی اجمالی پروژه عملی Hands-On Project Overview

  • مورد تجاری برای پروژه Business Case for the Project

  • راه حل مورد نیاز Solution Requirements

  • الگوهای معماری Architectural Patterns

  • معماری مدرن انبار داده Modern Data Warehouse Architecture

  • معماری پروژه دستی Hands-On Project Architecture

  • مخازن Repositories

  • خلاصه ماژول Module Summary

محیط Environment

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • ابزارهای نرم افزاری Software Tools

  • راه اندازی ابزارهای نرم افزاری Software Tools Setup

  • منابع لاجوردی Azure Resources

  • راه اندازی منابع Azure Setup Azure Resources

  • راه اندازی منابع Azure در پورتال Azure Setup Azure Resources in Azure Portal

  • راه اندازی Azure Resource Group Setup Azure Resource Group

  • راه اندازی Azure Data Lake Storage Setup Azure Data Lake Storage

  • منبع Azure Data Factory را راه اندازی کنید Setup Azure Data Factory Resource

  • راه اندازی منبع Azure Sql DB Setup Azure Sql DB Resource

  • منابع Azure را مرور کنید Review Azure Resources

  • راه اندازی Azure Data Studio Setup Azure Data Studio

  • راه اندازی Azure Storage Explorer Setup Azure Storage Explorer

  • خلاصه ماژول Module Summary

ساخت خط لوله داده Building a Data Pipeline

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • بلوک های ساختمان کارخانه داده های لاجورد - اجزای اصلی Building Blocks of Azure Data Factory - Main Components

  • بلوک های ساختمانی کارخانه داده لاجورد - خطوط لوله و فعالیت ها Building Blocks of Azure Data Factory - Pipelines and Activities

  • بلوک‌های ساختمانی کارخانه داده‌های لاجورد - چگونه به هم می‌پیوندند Building Blocks of Azure Data Factory - How they Tie Together

  • رابط کاربری Azure Data Factory - صفحه اصلی Azure Data Factory User Interface - Main Page

  • رابط کاربری Azure Data Factory - بوم نویسندگی Azure Data Factory User Interface - Authoring Canvas

  • منابع اطلاعات Data Sources

  • منابع داده - جذب داده Data Sources - Data Ingestion

  • منابع داده - سازمان داده Data Sources - Data Organization

  • ساخت خط لوله داده Building the Data Pipeline

  • ساخت خط لوله داده - ایجاد کانتینرها Building the Data Pipeline - Creating the Containers

  • ساخت خط لوله داده - ایجاد خط لوله Building the Data Pipeline - Creating the Pipeline

  • ساخت خط لوله داده - بررسی و سازماندهی Building the Data Pipeline - Review and Organize

  • وارد کردن داده های نیمه ساختار یافته Importing Semi-Structured Data

  • واردات داده های نیمه ساختار یافته - ساخت خط لوله Importing Semi-Structured Data - Building the Pipeline

  • واردات داده های نیمه ساختار یافته - سازماندهی خط لوله Importing Semi-Structured Data - Organizing the Pipeline

  • وارد کردن داده های نیمه ساختار یافته - خلاصه درس Importing Semi-Structured Data - Recap of the Lesson

  • قراردادهای نامگذاری Naming Conventions

  • خلاصه ماژول Module Summary

فعالیت ها و پارامترهای خط لوله Pipeline Activities and Parameters

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • فعالیت ها Activities

  • وابستگی های فعالیت Activity Dependencies

  • وابستگی های فعالیت - مثال ها Activity Dependencies - Examples

  • فعالیت کپی Copy Activity

  • کپی مفاهیم فعالیت - مثال Copy Activity Concepts - Examples

  • عبارات و متغیرها Expressions and Variables

  • عبارات و متغیرها - مثالها Expressions and Variables - Examples

  • مولفه های Parameters

  • پارامترها - مثال ها Parameters - Examples

  • Azure Key Vault - نمای کلی Azure Key Vault - Overview

  • Azure Key Vault - راه اندازی Azure Key Vault - Setup

  • Azure Key Vault - ایجاد سرویس پیوندی Azure Key Vault - Create Linked Service

  • وارد کردن داده های نیمه ساختار یافته Importing Semi-Structured Data

  • خلاصه ماژول Module Summary

نقشه برداری جریان داده ها Mapping Data Flows

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • مقدمه ای بر نگاشت جریان داده ها Introduction to Mapping Data Flows

  • سناریوهای نقشه برداری جریان داده ها Scenarios for Mapping Data Flows

  • رابط کاربری نگاشت جریان داده ها User Interface of Mapping Data Flows

  • رابط کاربری نگاشت جریان داده - ویژگی اشکال زدایی User Interface of Mapping Data Flows - Debug Feature

  • پیاده سازی جریان داده های نقشه برداری - نمای کلی Implementing a Mapping Data Flow - Overview

  • پیاده سازی جریان داده های نقشه برداری - خط لوله و منابع داده Implementing a Mapping Data Flow - Pipeline and Data Sources

  • پیاده سازی جریان داده های نقشه برداری - اضافه کردن تبدیل ها Implementing a Mapping Data Flow - Adding Transformations

  • پیاده سازی یک جریان داده نقشه برداری - اجرای خط لوله Implementing a Mapping Data Flow - Pipeline Execution

  • نقشه برداری جریان داده - مفاهیم Mapping Data Flow - Concepts

  • نقشه‌برداری جریان داده - مثال مفاهیم Mapping Data Flow - Concepts Example

  • عملکرد نگاشت جریان داده - یکپارچه سازی زمان اجرا Performance of Mapping Data Flows - Integration Runtime

  • عملکرد نقشه برداری جریان داده ها Performance of Mapping Data Flows

  • خلاصه ماژول Module Summary

پیاده سازی فلوت ها Implementing Flowlets

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • مقدمه ای بر Flowlets Introduction to Flowlets

  • سناریوهای فلوولت ها Scenarios for Flowlets

  • رابط کاربری Flowlets - نمای کلی User Interface of Flowlets - Overview

  • رابط کاربری Flowlet - یک جریان آزمایشی ایجاد کنید User Interface of Flowlets - Create a Demo Flowlet

  • پیاده سازی فلوولت - ایجاد فلوولت Implementing a Flowlet - Create Flowlet

  • پیاده سازی Flowlet - از Flowlet استفاده کنید Implementing a Flowlet - Use the Flowlet

  • خلاصه ماژول Module Summary

کنترل جریان خط لوله Controlling Pipeline Flow

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • ادعا می کند Asserts

  • اجرای ادعاها - اظهار انتظار درست است Implementing Asserts - Assert Expect True

  • پیاده سازی ادعاها - شناسایی ردیف های خطا Implementing Asserts - Identifying Error Rows

  • پیاده سازی ادعاها - پردازش ردیف های خطا Implementing Asserts - Processing Error Rows

  • بررسی اجمالی رسیدگی به خطا Error Handling Overview

  • اجرای مدیریت خطا - فعالیت شکست Implementing Error Handling - Fail Activity

  • پیاده سازی مدیریت خطا - گرفتن خطاها Implementing Error Handling - Capturing Errors

  • پیاده سازی مدیریت خطا - ثبت خطاها Implementing Error Handling - Logging Errors

  • پیاده سازی مدیریت خطا - بررسی خط لوله خطا Implementing Error Handling - Review of Error Pipeline

  • ادغام کیفیت داده و مدیریت خطا Integrating Data Quality and Error Handling

  • ساخت خطوط لوله با استفاده از الگوهای از پیش ساخته شده Building Pipelines using Pre-Built Templates

  • خلاصه ماژول Module Summary

ساخت انبار داده - قسمت 1 Building the Data Warehouse - Part 1

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • نمای کلی انبار داده Data Warehouse Overview

  • مدل های انبار داده Data Warehouse Models

  • انبار داده Vino World Data Warehouse Vino World

  • فرآیند داده Data Process

  • ساخت پایگاه داده Azure Sql - جداول Stage را ایجاد کنید Building the Azure Sql Database - Create the Stage Tables

  • ساخت پایگاه داده Azure Sql - جداول DW را ایجاد کنید Building the Azure Sql Database - Create the DW Tables

  • ساخت داده های اصلی لایه مرحله بندی - داده های اصلی Building the Staging Layer Master Data - Master data

  • ساخت داده های اصلی لایه مرحله بندی - داده های محصول Building the Staging Layer Master Data - Product data

  • ساختن داده های اصلی لایه مرحله بندی - رویکرد فراداده Building the Staging Layer Master Data - Metadata approach

  • ساخت داده های اصلی لایه مرحله بندی - مجموعه داده های پارامتر ایجاد کنید Building the Staging Layer Master Data - Create Parameter Datasets

  • ساختن داده های اصلی لایه مرحله بندی - خط لوله ابرداده ایجاد کنید Building the Staging Layer Master Data - Create Metadata Pipeline

  • ساختن داده های اصلی لایه مرحله بندی - اجرای خط لوله Building the Staging Layer Master Data - Pipeline execution

  • ساخت داده های تراکنش لایه مرحله بندی Building the Staging Layer Transaction Data

  • ساخت داده های محصول لایه مرحله بندی - داده های محصول را ترکیب کنید Building the Staging Layer Product Data - Combine Product Data

  • ساخت داده های تراکنش لایه مرحله بندی - داده های فروش را ترکیب کنید Building the Staging Layer Transaction Data - Combine Sales Data

  • خلاصه ماژول Module Summary

ساخت انبار داده - قسمت 2 Building the Data Warehouse - Part 2

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • ابعاد - مروری بر ابعاد Dimensions - Overview of Dimensions

  • ابعاد - به آرامی تغییر ابعاد Dimensions - Slowly Changing Dimensions

  • ابعاد - ابعاد اصلی و نوع SCD Dimensions - Master Dimensions and SCD Type

  • ابعاد ساختمان نوع 1 - با استفاده از جریان داده ها Building Type1 Dimensions - Using Data Flows

  • ابعاد ساختمان نوع 1 - بررسی خط لوله Building Type 1 Dimensions - Pipeline Review

  • ابعاد ساختمان نوع 1 - با استفاده از رویه های ذخیره شده Building Type 1 Dimensions - Using Stored Procedures

  • ابعاد - مروری بر ابعاد Type2 Dimensions - Overview of Type2 Dimensions

  • ابعاد ساختمان نوع 2 - ابعاد محصول Building Type 2 Dimensions - Product Dimension

  • ابعاد ساختمان نوع 2 - استفاده از جریان داده ها - مرحله 1 Building Type 2 Dimensions - Using Data Flows - Step1

  • ابعاد ساختمان نوع 2 - استفاده از جریان داده ها - مرحله 2 Building Type 2 Dimensions - Using Data Flows - Step2

  • ابعاد ساختمان نوع 2 - بررسی خط لوله Building Type 2 Dimensions - Pipeline Review

  • ابعاد ساختمان نوع 2 - با استفاده از رویه های ذخیره شده Building Type 2 Dimensions - Using Stored Procedures

  • ابعاد ساختمان - ابعاد باقیمانده را بسازید Building Dimensions - Build remaining dimensions

  • حقایق - بررسی اجمالی Facts - Overview

  • حقایق ساختمانی Building Facts

  • بررسی انبار داده و تجزیه و تحلیل داده ها Data Warehouse Review and Data Analysis

  • خلاصه ماژول Module Summary

ساخت دریاچه دلتا Building the Delta Lake

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • خلاصه ای از آنچه اجرا کردیم Recap of what we implemented

  • آنچه را اجرا خواهیم کرد What we will implement

  • Azure Databricks Azure Databricks

  • Azure Databricks چیست؟ What is Azure Databricks

  • مصنوعات اصلی آجرهای داده آژور Core Artifacts of Azure Databricks

  • راه اندازی Azure Databricks Setup Azure Databricks

  • راه اندازی منبع Databricks Setup Databricks Resource

  • مروری بر رابط کاربری Databricks Databricks UI Overview

  • بررسی اجمالی خوشه Databricks Databricks Cluster Overview

  • ایجاد خوشه Databricks Create Databricks Cluster

  • Azure Service Principal و دسترسی به Data Lake Storage Azure Service Principal and Access to Data Lake Storage

  • Mount Azure Data Lake Storage Mount Azure Data Lake Storage

  • مروری بر اجرای دریاچه دلتا Overview of Delta Lake Implementation

  • دریاچه دلتا چیست؟ What is a Delta Lake

  • منبع داده را برای جدول دلتا ایجاد کنید Create Data Source for the Delta Table

  • جدول دلتا ایجاد کنید Create Delta Table

  • بارگذاری جدول دلتا Load Delta Table

  • جدول دلتا را به روز کنید Update Delta Table

  • مفاهیم جدول دلتا Delta Table Concepts

  • ایجاد سرویس پیوندی به Databricks از Data Factory Create Linked Service to Databricks from Data Factory

  • اجرای Databricks Notebook از Data Factory Executing Databricks Notebook from Data Factory

  • خلاصه ماژول Module Summary

لایه نمایشی Presentation Layer

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • نمای کلی - انبار داده مدرن Overview - Modern Data Warehouse

  • نمای کلی - آنچه را که ما اجرا کردیم Overview - What we implemented

  • نمای کلی - آنچه را که ما اجرا خواهیم کرد Overview - What we will implement

  • PowerBI - نصب PowerBI - Installation

  • PowerBI - بررسی اجمالی PowerBI - Overview

  • PowerBI - اتصال به انبار داده PowerBI - Connecting to the Data Warehouse

  • PowerBI - ساخت مدل جدولی PowerBI - Building the Tabular Model

  • PowerBI - ساخت گزارش PowerBI - Building the Report

  • PowerBI - گزارش مورد نیاز PowerBI - Report Requirements

  • PowerBI - گزارش بررسی PowerBI - Report Review

  • خلاصه ماژول Module Summary

محرک ها Triggers

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • مروری بر محرک ها Overview of Triggers

  • رویکرد اجرای خط لوله Approach to Pipeline Execution

  • اجرای خط لوله اصلی Implementing a Master Pipeline

  • اجرای Master Pipeline Executing the Master Pipeline

  • پیاده سازی محرک های مبتنی بر رویداد Implementing Event-based triggers

  • اجرای تریگرهای مبتنی بر رویداد Executing Event-based Triggers

  • برنامه ریزی خطوط لوله Scheduling Pipelines

  • ایجاد یک ماشه پنجره غلتشی Creating a Tumbling Window Trigger

  • خلاصه ماژول Module Summary

نظارت بر Monitoring

  • نمای کلی ماژول Module Overview

  • اجرای تریگرهای مبتنی بر رویداد Executing Event-based triggers

  • مروری بر پایش کارخانه داده Overview of Data Factory Monitoring

  • چه چیزی را در Azure Data Factory نظارت می کنیم What do we monitor in Azure Data Factory

  • مانیتورینگ بصری در کارخانه داده Azure Visual Monitoring in Azure Data Factory

  • بازیابی خط لوله Pipeline Recovery

  • تنظیم هشدارها Setup Alerts

  • هشدار را اعتبارسنجی کنید Validate the Alert

  • معیارهای Metrics

  • خلاصه ماژول Module Summary

بخش 16: نتیجه گیری Section 16: Conclusion

  • خلاصه Summary

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش Ultimate Azure Data Factory: Cloud Data Engineering
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
8 hours
195
Udemy (یودمی) udemy-small
27 آذر 1402 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
1,028
4.9 از 5
دارد
ندارد
ندارد
Aravind Suri

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.