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课程主页: https://www.udemy.com/course/ms-dp-900/
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课程名称：DP-900：Microsoft Azure 数据基础（2025年5月） 课程概述： 本课程旨在教授核心数据概念和在Azure上处理关系型及非关系型数据的注意事项，同时介绍数据分析工作负载。课程主要内容包括： 1. **核心数据概念（25-30%）** - 数据的表示方式和特征，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 - 数据存储选项、数据文件的常见格式和数据库类型。 - 常见数据工作负载的特征，以及事务和分析工作负载的特点。 - 数据工作负载中各角色的职责，包括数据库管理员、数据工程师和数据分析师。 2. **关系型数据在Azure上的注意事项（20-25%）** - 理解关系型数据的概念及特征，数据规范化的目的及常见SQL语句。 - 熟悉数据库对象及Azure上关系型数据服务，包括Azure SQL家族产品（如Azure SQL数据库、Azure SQL托管实例和在Azure虚拟机上的SQL Server）。 - 探索开源数据库的Azure数据库服务。 3. **非关系型数据在Azure上的工作注意事项（15-20%）** - 描述Azure存储的能力，如Azure Blob存储、File存储和Table存储。 - 了解Azure Cosmos DB的能力、特点及其用例，包括不同的API。 4. **分析工作负载（25-30%）** - 确定大规模分析的共同元素、数据摄取和处理的考虑因素。 - 探索用于大规模分析的分析数据存储选项，以及Microsoft云服务（如Azure Databricks和Microsoft Fabric）。 - 理解实时数据分析的方法和批处理与流处理数据的区别。 - 学习Microsoft Power BI中的数据可视化能力及数据模型的特性，识别适当的可视化方式。 本课程通过实际应用和理论知识的结合，使学员掌握在Azure平台上处理和分析数据的基础技能。
Skills at a glanceDescribe core data concepts (25-30%)Identify considerations for relational data on Azure (20-25%)Describe considerations for working with non-relational data on Azure (15-20%)Describe an analytics workload on Azure (25-30%)Describe core data concepts (25-30%)Describe ways to represent dataDescribe features of structured dataDescribe features of semi-structuredDescribe features of unstructured dataIdentify options for data storageDescribe common formats for data filesDescribe types of databasesDescribe common data workloadsDescribe features of transactional workloadsDescribe features of analytical workloadsIdentify roles and responsibilities for data workloadsDescribe responsibilities for database administratorsDescribe responsibilities for data engineersDescribe responsibilities for data analystsIdentify considerations for relational data on Azure (20-25%)Describe relational conceptsIdentify features of relational dataDescribe normalization and why it is usedIdentify common structured query language (SQL) statementsIdentify common database objectsDescribe relational Azure data servicesDescribe the Azure SQL family of products including Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, and SQL Server on Azure Virtual MachinesIdentify Azure database services for open-source database systemsDescribe considerations for working with non-relational data on Azure (15-20%)Describe capabilities of Azure storageDescribe Azure Blob storageDescribe Azure File storageDescribe Azure Table storageDescribe capabilities and features of Azure Cosmos DBIdentify use cases for Azure Cosmos DBDescribe Azure Cosmos DB APIsDescribe an analytics workload (25-30%)Describe common elements of large-scale analyticsDescribe considerations for data ingestion and processingDescribe options for analytical data storesDescribe Microsoft cloud services for large-scale analytics, including Azure Databricks and Microsoft FabricDescribe consideration for real-time data analyticsDescribe the difference between batch and streaming dataIdentify Microsoft cloud services for real-time analyticsDescribe data visualization in Microsoft Power BIIdentify capabilities of Power BIDescribe features of data models in Power BIIdentify appropriate visualizations for data
