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Codice

MSDAI03

Durata

1 giorno

Prezzo

420,00 €
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Corso
Modalità di pagamento

Il pagamento dell’intera quota di partecipazione ai corsi deve essere effettuato con Bonifico Bancario anticipato alla conferma di attivazione corso, tramite le seguenti coordinate bancarie intestate a Global learning srl:

UNICREDIT IBAN IT 84 Z 02008 05108 000401453196

Termini e condizioni
Oggetto
Oggetto delle presenti Condizioni Generali è la fornitura da parte di Global learning dei propri servizi formativi.
Iscrizione
Le iscrizioni ai corsi nelle date previste dal Calendario Corsi possono essere effettuate tramite prenotazione telefonica o via mail, a cui deve seguire conferma scritta, attraverso la compilazione del Form di iscrizione o inviando via email, debitamente compilato in ogni sua parte e sottoscritto. L’iscrizione è confermata al ricevimento del corrispettivo da parte di Global learning.
Disdetta
L’iscrizione al corso a calendario o l’ordine per un corso dedicato possono essere annullati o rinviati senza oneri se comunicati almeno 10 giorni lavorativi prima della data di inizio del corso. Dopo tale data o nel caso di mancata disdetta o qualora il partecipante interrompa la frequenza al corso per motivi non attribuibili a Global learning è dovuto l’intero corrispettivo. È ammessa la sostituzione del partecipante.
Rinvio e Annullamento Corsi
Global learning potrà, entro 10 giorni lavorativi dalla data di inizio o per cause di forza maggiore anche in data successiva, rinviare o cancellare i corsi, dandone comunicazione scritta o telefonica al Cliente.
Corrispettivi
Il Cliente è tenuto al pagamento dei corrispettivi previsti dal Calendario Corsi Global learning in vigore al momento dell’iscrizione o di quanto specificato nell’offerta emessa da Global learning, oltre IVA.
Trattamento dati personali
Si precisa che l’informativa in ordine al trattamento dei dati personali dei clienti da parte della Titolare Global learning è pubblicata nel modulo d’iscrizione ai corsi.
Diritto d’autore
Il Cliente prende atto per sé ed i partecipanti che i corsi ed i materiali ad essi relativi sono di proprietà di Global learning e/o di eventuali terzi danti causa. è vietato pertanto trarre copia del materiale e diffondere presso terzi il contenuto dei corsi senza previa autorizzazione scritta dei proprietari.
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DP-900 Microsoft Azure Data Fundamentals

Codice: MSDAI03

In questo corso, gli studenti apprenderanno i fondamenti dei concetti di database in un ambiente cloud, acquisiranno competenze di base nei servizi di dati cloud e svilupperanno la loro conoscenza di base dei servizi di dati cloud all’interno di Microsoft Azure. Gli studenti identificheranno e descriveranno concetti di dati fondamentali come relazionali, non relazionali, big data e analisi ed esploreranno come questa tecnologia viene implementata con Microsoft Azure. Esploreranno i ruoli, i compiti e le responsabilità nel mondo dei dati. Gli studenti esploreranno le offerte di dati relazionali, il provisioning e la distribuzione di database relazionali e l’interrogazione di dati relazionali attraverso soluzioni di dati cloud con Microsoft Azure. Esploreranno le offerte di dati non relazionali, il provisioning e la distribuzione di database non relazionali e archivi di dati non relazionali con Microsoft Azure. Gli studenti esploreranno le opzioni di elaborazione disponibili per la creazione di soluzioni di analisi dei dati in Azure. Esploreranno Azure Synapse Analytics, Azure Databricks e Azure HDInsight. Gli studenti impareranno cos’è Power BI, inclusi i suoi elementi costitutivi e come interagiscono.

Modalità di erogazione

In aula o Live Virtual Classroom

Attestato di partecipazione

Al termine del corso verrà rilasciato l’attestato di frequenza

Contenuti del corso

 

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.

Lessons

  • Explore core data concepts
  • Explore roles and responsiblities 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.

Lessons

  • Explore relational data offerings in Azure
  • Explore provisioning and deploying relational database offerings in Azure
  • Query relational data in Azure

After completing this module, students will be able to:

  • Describe relational data offerings 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 offerings, provisioning and deploying non-relational databases, and non-relational data stores with Microsoft Azure.

Lessons

  • Explore non-relational data offerings 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 offerings on Azure
  • Explain provisioning and deploying non-relational databases on Azure
  • Decribe 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.

Lessons

  • Examine components of a modern data warehouse
  • Explore data ingestion in Azure
  • Explore data storage and processing in Azure
  • 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

 

 

Partecipanti

Il pubblico di questo corso è costituito da persone che desiderano apprendere i fondamenti dei concetti di database in un ambiente cloud, acquisire competenze di base nei servizi di dati cloud e sviluppare la propria conoscenza di base dei servizi di dati cloud all’interno di Microsoft Azure.

Prerequisiti

Non sono necessari prerequisiti per questo corso.

Obiettivi

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

  • Descrivere i concetti fondamentali dei dati in Azure
  • Spiegare i concetti dei dati relazionali in Azure
  • Spiegare i concetti di dati non relazionali in Azure
  • Identificare i componenti di un data warehouse moderno in Azure

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