Visão Geral

Curso DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals apresenta conceitos básicos de dados e serviços de dados do Azure. Explore bancos de dados relacionais e não relacionais, análises de big data e soluções de armazenamento do Azure, como Azure Cosmos DB e Azure Synapse. Ideal para iniciantes que buscam dominar o gerenciamento de dados baseado em nuvem com treinamento prático no Azure.

O curso DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals fornece treinamento essencial em serviços de dados do Azure , como Azure Blob Storage , Azure Cosmos DB e serviços Azure SQL . Os participantes explorarão o processamento de dados em larga escala com o Azure Synapse Analytics e a visualização de dados usando o Power BI . O curso oferece laboratórios práticos para trabalhar com várias soluções de armazenamento e banco de dados. 

Objetivo

• Descreva os principais conceitos de dados
• Identificar considerações para dados relacionais no Azure
• Descreva as considerações para trabalhar com dados não relacionais no Azure
• Descreva uma carga de trabalho de análise no Azure

Publico Alvo

• Analista de Dados
• Administrador de banco de dados

Pre-Requisitos

• Familiaridade com conceitos básicos relacionados a dados, como trabalhar com tabelas de dados em uma planilha e visualizar dados usando gráficos.
• Vontade de aprender por meio da exploração prática.

Materiais

Conteúdo Programatico

Explore core data concepts

1. Explore core data concepts
   1. Identify common data formats.
   2. Describe options for storing data in files.
   3. Describe options for storing data in databases.
   4. Describe characteristics of transactional data processing solutions.
   5. Describe characteristics of analytical data processing solutions.
2. Explore data roles and services
3. Identify common data professional roles.
4. Identify common cloud services used by data professionals.

Explore relational data in Azure

1. Explore fundamental relational data concepts
   1. Identify characteristics of relational data.
   2. Define normalization.
   3. Identify types of SQL statement.
   4. Identify common relational database objects.
2. Explore relational database services in Azure
   1. Identify options for Azure SQL services.
   2. Identify options for open-source databases in Azure.
   3. Provision a database service on Azure.
   4. Labs: Explore Azure relational database services

Explore non-relational data in Azure

1. Explore Azure Storage for non-relational data
   1. Describe features and capabilities of Azure blob storage.
   2. Describe features and capabilities of Azure Data Lake Storage Gen2.
   3. Describe features and capabilities of Microsoft OneLake in Fabric.
   4. Describe features and capabilities of Azure file storage.
   5. Describe features and capabilities of Azure table storage
   6. Provision and explore an Azure Storage account.
   7. Labs: Explore Azure Storage
2. Explore fundamentals of Azure Cosmos DB
   1. Describe key features and capabilities of Azure Cosmos DB.
   2. Identify the APIs supported in Azure Cosmos DB.
   3. Provision and explore an Azure Cosmos DB database.
   4. Labs: Explore Azure Cosmos DB

Explore data analytics in Azure

1. Explore fundamentals of large-scale analytics
   1. Describe data warehousing architecture.
   2. Describe key features for data ingestion pipelines.
   3. Identify common types of analytical data store and related Azure services.
   4. Use Microsoft Fabric to ingest and analyze data.
   5. Labs: Explore data analytics in Microsoft Fabric
2. Explore fundamentals of real-time analytics
   1. Understand batch and stream processing.
   2. Describe common elements of streaming data solutions.
   3. Describe features and capabilities of real-time intelligence in Microsoft Fabric.
   4. Describe features and capabilities of Apache Spark Structured Streaming on Azure.
   5. Explore real-time analytics in Microsoft Fabric.
   6. Labs: Explore Microsoft Fabric Real-Time Intelligence
3. Explore fundamentals of data visualization
   1. Describe a high-level process for creating reporting solutions with Microsoft Power BI.
   2. Describe core principles of analytical data modeling.
   3. Identify common types of data visualization and their uses.
   4. Create an interactive report with Power BI Desktop.
   5. Labs: Explore fundamentals of data visualization with Power BI