About this course
In this course, students will learn the fundamentals of database concepts in a cloud environment, get basic skilling in cloud data services, and build their foundational knowledge of cloud data services within Microsoft Azure. Students will identify and describe core data concepts such as relational, non-relational, big data, and analytics, and explore how this technology is implemented with Microsoft Azure. They will explore the roles, tasks, and responsibilities in the world of data. The students will explore relational data offerings, provisioning and deploying relational databases, and querying relational data through cloud data solutions with Microsoft Azure. They will explore non-relational data offerings, provisioning and deploying non-relational databases, and non-relational data stores with Microsoft Azure. Students will explore the processing options available for building data analytics solutions in Azure. They will explore Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, and Azure HDInsight. Students will learn what Power BI is, including its building blocks and how they work together.
Audience Profile
The audience for this course is individuals who want to learn the fundamentals of database concepts in a cloud environment, get basic skilling in cloud data services, and build their foundational knowledge of cloud data services within Microsoft Azure.
At Course Completion
After completing this course, students will be able to:
· Describe core data concepts in Azure
· Explain concepts of relational data in Azure
· Explain concepts of non-relational data in Azure
· Identify components of a modern data warehouse in Azure
Course Outline
Module 1: Explore core data concepts Students will learn the fundamentals of database concepts in a cloud environment, get basic skilling in cloud data services, and build their foundational knowledge of cloud data services within Microsoft Azure. Students will identify and describe core data concepts such as relational, non-relational, big data, and analytics, and explore how this technology is implemented with Azure. Students will explore the roles, tasks, and responsibilities in the world of data.
Lesson
- Explore core data concepts
- Explore roles and responsibilities in the world of data
- Describe concepts of relational data
- Explore concepts of non-relational data
- Explore concepts of data analytics
After completing this module, students will be able to:
- Show foundational knowledge of cloud data services within Azure
- Identify and describe core data concepts such as relational, non-relational, big data, and analytics
- Explain how this technology is implemented with Azure
Module 2: Explore relational data in Azure Students will learn the fundamentals of database concepts in a cloud environment, get basic skilling in cloud data services, and build their foundational knowledge of cloud data services within Microsoft Azure. Students will explore relational data offerings, provisioning and deploying relational databases, and querying relational data through cloud data solutions with AZURE.
Lesson
- Explore relational data services in Azure
- Explore provisioning and deploying relational database services in Azure
- Query relational data in Azure
After completing this module, students will be able to:
- Describe relational data services on Azure
- Explain provisioning and deploying relational databases on Azure
- Query relational data through cloud data solutions in Azure
Module 3: Explore non-relational data in Azure Students will learn the fundamentals of database concepts in a cloud environment, get basic skilling in cloud data services, and build their foundational knowledge of cloud data services within Azure. Students will explore non-relational data services, provisioning and deploying non-relational databases, and non-relational data stores with Microsoft AZURE.
Lesson
- Explore non-relational data services in Azure
- Explore provisioning and deploying non-relational data services on Azure
- Manage non-relational data stores in Azure
After completing this module, students will be able to:
- Describe non-relational data services on Azure
- Explain provisioning and deploying non-relational databases on Azure
- Describe non-relational data stores on Azure
Module 4: Explore modern data warehouse analytics in Azure Students will learn the fundamentals of database concepts in a cloud environment, get basic skilling in cloud data services, and build their foundational knowledge of cloud data services within Azure. Students will explore the processing options available for building data analytics solutions in Azure. Students will explore Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, and Azure HDInsight. Students will learn what Power BI is, including its building blocks and how they work together.
Lesson
- Examine components of a modern data warehouse
- Explore large-scale data analytics
- Get started building with Power BI
After completing this module, students will be able to:
- Describe processing options available for building data analytics solutions in Azure
- Describe Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, and Azure HDInsight
- Explain what Microsoft Power BI is, including its building blocks and how they work together
Prerequisites
Prerequisite certification is not required before taking this course. Successful Azure Data Fundamentals students start with some basic awareness of computing and Internet concepts, and an interest in extracting insights from data.
Specifically:
- Experience using a web browser, such as Microsoft Edge.
- Familiarity with basic data-related concepts, such as working with tables of data in a spreadsheet and visualizing data using charts.
- A willingness to learn through hands-on exploration.
אנו חיים בעידן של מידע (DATA), ומי שיודע לאסוף את המידע ולנתח אותו יכול להפיק מכך ערך רב.
לכל חברה יש את הדאטה שלה, הנובע מתוך הפעילות שלה ו/או רלוונטי עבורה אך מגיע ממקורות חיצוניים. ולכן ישנו ביקוש רב לאנשי DATA היודעים לעבוד עם מערכות Data Platform.
היתרונות של Data Platform
ל-Data Platform יתרונות רבים הכוללים:
ניהול משופר של מידע – המערכת מאפשרת לנהל כמויות של מידע בצורה מרוכזת, ומעניקה שליטה על המידע, איכות ועקביות המאפשרים לארגון לעשות שימוש טוב יותר בנכסי המידע.
שיפור קבלת ההחלטות – שילוב הכלים האנליטיים והפקת דוחות מאפשר לארגון לקבל החלטות המבוססות על מידע. כך הארגון יכול להגיב מהר יותר לשינויים בשוק והצרכים של הלקוחות.
שיפור היעילות – ארגונים משקיעים משאבים רבים בהתמודדות עם המידע. Data Platform מאפשרת לייעל את התהליך ולהישען על אוטומציה. זה חוסך בזמן עבודה ואף מקטין טעויות.
מידע בזמן אמת – היכולת לעבד מידע ולנתח אותו בזמן אמת מעניקה לארגון יתרון עצום, ומאפשרת להגיב ולפעול לפני המתחרים.
גמישות – לכל ארגון צרכים אחרים ושונים. ואחד היתרונות של המערכת הוא הגמישות הגדולה. Data Platform מעניקה כלים רבים, היכולים להתאים למגוון של צרכים.
סוגי Data Platform
ניתן לסווג את פלטפורמות הדאטה לכמה סוגים :
מחסני נתונים (Data warehouses) – מערכות שעיקר יעודן הוא אחסון נתונים מובנים בפורמט מאורגן המאפשר שאילתות מהירות.
אגמי נתונים (Data lakes) – פלטפורמות המאפשרות לאחסן נתונים גולמיים, מובנים או לא מובנים. אלו מתאימים עבור למידת מכונה.
פלטפורמות ענן (Cloud-based data platforms) – פלטפורמות היושבות על ענן, וכך יכולות להעניק לארגון מדרגיות (scalability), גמישות, יעילות ועלות משתלמת. למשל שירותי Microsoft Azure הם דוגמה לפלטפורמת דאטה בענן.
מערכות היברידיות (Hybrid data platforms) – פלטפורמות דאטה המשלבות סביבה מקומית סביבת הענן. בדרך כלל מערכות שכאלו נדרשות כאשר ישנן דרישות רגולטוריות לגבי המידע.
מערכות בזמן אמת – מערכות המעבדות מידע בזמן אמת ומגיבות. למשל בנקים וחברות אשראי זקוקות למערכות שכאלו על מנת למנוע הונאות ולאפשר פעולות בנקאיות.
אחסון ועיבוד מידע ב-Data Platform
אחסון ועיבוד מידע הוא עולם ומלואו של כלים העונים על צרכים שונים של הארגון והם כוללים: שליטה וניהול המידע, איכות המידע, אבטחה ופרטיות, המחשה, שיתוף ואוטומציה.
למשל שליטה על מחזור החיים של המידע עד למחיקתו. כלים לזיהוי טעויות ואבטחת דיוק במידע, כלים המאפשרים להמחיש את התובנות של המידע ועוד.
שאלות על Data Platform
מה זה Data Platform?
Data Platform היא מערכת מאוחדת המאפשרת לטפל ולנתח בצורה יעילה כמויות נתונים גדולים. זוהי מערכת רב רכיבית המאפשרת לטיפל בנתונים מובנים ולא מובנים, ולהפוך את המידע לנגיש עבור אפליקציות שונות.
איך לבחור קורס Data Platform?
מומלץ לבחור קורס המותאם אישית לצרכים הארגונים, ומועבר על ידי מרצים בעלי ניסיון מעשי בתחום.
