Data & AI: Advanced Analytics – Azure Synapse Analytics Skill Plan

Azure Synapse Analytics è un servizio di analisi dei dati che riunisce integrazione dei dati, funzionalità aziendali di data warehousing e analisi di Big Data. Offre la libertà di eseguire query sui dati, usando opzioni serverless o dedicate. Azure Synapse combina questi approcci grazie a un'esperienza integrata per l'inserimento, l'esplorazione, la preparazione, la trasformazione, la gestione e la distribuzione dei dati per esigenze di business intelligence e machine learning.

In questo post trovate un percorso, suddiviso in quattro parti, che vi guiderà all’apprendimento del prodotto. Il primo percorso è dedicato a tutti e serve come introduzione alle funzionalità. Il secondo percorso è dedicato agli aspetti di data warehouse, integrazione e caricamento dei dati. Il terzo percorso affronta gli aspetti di elaborazione in ottica big data, ed è adatto ad un pubblico di data scientist. Infine, l’ultimo percorso, affronta gli scenari e aspetti tecnologici legati alla componente serverless di Azure Synapse Analytics.

Percorso 1: Realizzare soluzioni analitiche integrate con Azure Synapse Analytics

1. Introduzione ad Azure Synapse Analytics
2. Panoramica dei componenti di Azure Synapse Analytics
3. Esplorare Azure Synapse Studio
4. Progettare un data warehouse moderno con Azure Synapse Analytics

Percorso 2: Usare i data warehouse con Azure Synapse Analytics

1. Progettare un data warehouse moderno con Azure Synapse Analytics
2. Progettare uno schema multidimensionale per ottimizzare i carichi di lavoro di analisi
3. Usare le procedure consigliate per il caricamento dati in Azure Synapse Analytics
4. Ottimizzare le prestazioni delle query sul data warehouse in Azure Synapse Analytics
5. Integrare pool SQL e di Apache Spark in Azure Synapse Analytics
6. Informazioni sulle funzionalità per lo sviluppo di data warehouse di Azure Synapse Analytic s
7. Gestire e monitorare le attività del data warehouse in Azure Synapse Analytics
8. Analizzare e ottimizzare l'archiviazione del data warehouse in Azure Synapse Analytics
9. Proteggere un data warehouse in Azure Synapse Analytics

Percorso 3: Eseguire operazioni di ingegneria dei dati con il pool di Apache Spark di Azure Synapse

1. Introduzione ai Big Data con Apache Spark in Azure Synapse Analytics
2. Inserire dati con i notebook di Apache Spark in Azure Synapse Analytics
3. Trasformare i dati con dataframe in pool di Apache Spark in Azure Synapse Analytics
4. Integrare i pool SQL e di Apache Spark in Azure Synapse Analytics
5. Monitorare e gestire i carichi di lavoro dei dati con Apache Spark in Azure Synapse Analytics

Percorso 4: Soluzioni di analisi dei dati usando i pool SQL serverless di Azure Synapse

1. Esplorare le funzionalità dei pool SQL serverless di Azure Synapse

2. Eseguire query sui dati nel data lake usando i pool SQL serverless di Azure Synapse

3. Creare oggetti metadati nei pool SQL serverless di Azure Synapse

4. Usare i pool SQL serverless di Azure Synapse per trasformare i dati nel data lake

5. Fornire i dati dal pool SQL serverless di Azure Synapse

6. Proteggere i dati e gestire gli utenti nei pool SQL serverless di Azure Synapse

Il percorso richiede parecchie ore per il completamento e vi consiglio di prendervi il tempo per digerirlo a piccole dosi, così da massimizzare l'apprendimento.

Buon studio!

-Pietro