"[1일차]
[DP-200] Azure 데이터 솔루션 구현
1장: 데이터 엔지니어를 위한 Azure
- 진화하는 데이터의 세계
- Azure Data Platform 서비스 조사
- Data Engineer에 의해 수행되는 작업들
- Case Study에서 클라우드 사용 사례 - 실습
2장: Data Storage 사용
- Azure에서 데이터 저장소 방식 선택
- Azure Storage Account 만들기
- Azure Data Lake 저장소
- Azure Data Lake로 데이터 업로드
- 실습
3장: Azure Databricks에서 팀 기반의 데이터 과학 활성화
- Azure Databricks와 Machine Learning Platform
- Team Data Science Process
- Azure Databrick과 작업 공간 구축
- 데이터 준비 작업 수행
- 실습
[2일차]
4장: Cosmos DB를 사용한 분산 데이터베이스의 구축
- 규모에 맞게 구축된 Azure Cosmos DB 데이터베이스 만들기
- Azure Cosmos DB 데이터베이스에 데이터 삽입과 조회
- Visual Studio Code에서 Cosmos DB 용 .NET Core 응용 프로그램 구축
- Azure Cosmos DB를 사용하여 데이터를 전역에 분산하기
- 실습
5장: 클라우드에서 관계형 데이터 저장소 작업
- SQL Database와 SQL Data Warehouse
- 데이터를 저장하기위한 Azure SQL Database 구축
- Azure SQL Data Warehouse에 데이터 구축하고 전송
- 실습
6장: Stream Analytics를 사용하여 실시간 분석 수행
- 데이터 스트림과 이벤트 처리
- Stream Analytics를 사용한 스트리밍 데이터 조회
- Azure Blob와 Stream Analytics로 데이터를 처리하는 방법
- Event Hubs와 Stream Analytics로 데이터를 처리하는 방법
- 실습
[3일차]
7장: Azure Data Factory 의한 데이터 이동 오케스트레이션
- Azure Data Factory 구조
- Linked Services와 데이터 세트 만들기
- 파이프 라인과 활동 만들기
- Azure Data Factory 파이프 라인 실행과 트리거
- 실습
8장: Azure Data Platforms 보안
- Network Security 설정
- Authentication 설정
- Authorization 설정
- Security 감사
- 실습
9장: 데이터 저장소와 처리 모니터링 및 문제 해결
- Data Engineering 문제 해결 방법
- Azure Monitoring Capabilities
- 일반적인 데이터 문제 해결
- 일반적인 데이터 처리 문제 해결
- 실습
10장: 데이터 플랫폼 통합과 최적화
- 데이터 플랫폼 통합
- 데이터 저장소 최적화
- 스트리밍 데이터 최적화
- 재해 복구 관리
- 실습
[4일차]
[DP-201] Azure 데이터 솔루션 디자인
1장: 데이터 플랫폼 아키텍처 고려 사항
- 아키텍처 생성의 핵심 원칙
- 보안을 염두에 두고 디자인
- 성능과 확장성
- 가용성과 복구 가능성을 고려한 설계
- 효율성과 운영을 위한 설계
- 사례 연구
- 실습
2장: Azure 배치 처리 참조 아키텍처
- 배치 모드의 관점에서 Lambda 아키텍처
- Azure에서 Enterprise BI 솔루션 설계
- Azure에서 Enterprise BI 솔루션을 자동화
- Azure에서 Enterprise 수준의 대화 형 로봇 설계
- 실습
3장: Azure 실시간 참조 아키텍처
- 실시간 관점을 위한 Lambda 아키텍처
- Azure Databricks를 사용하여 스트림 처리 파이프 라인 설계
- Azure IoT 참조 아키텍처 만들기
- 실습
[5일차]
4장: 데이터 플랫폼 보안 설계 고려 사항
- 심층 방어 보안 접근법
- 네트워크 수준 보호
- 신원 보호 - 암호화 사용
- 고급 위협 방지
- 실습
5장: 탄력성과 스케일을 위한 설계
- 백업과 복구 전략 설계
- 네트워크 성능 최적화
- 최적화된 스토리지와 데이터베이스 성능을 위한 설계
- 아키텍처에 대한 재해 복구 기본
- 실습
6장: 효율성과 운영을 위한 설계
- 클라우드 환경의 효율성 극대화
- 운영 통찰력을 얻기 위한 Monitoring 및 Analytics 사용
- 자동화를 사용하여 시간과 오류 줄이기
- 실습"
[DP-200] Azure 데이터 솔루션 구현
1장: 데이터 엔지니어를 위한 Azure
- 진화하는 데이터의 세계
- Azure Data Platform 서비스 조사
- Data Engineer에 의해 수행되는 작업들
- Case Study에서 클라우드 사용 사례 - 실습
2장: Data Storage 사용
- Azure에서 데이터 저장소 방식 선택
- Azure Storage Account 만들기
- Azure Data Lake 저장소
- Azure Data Lake로 데이터 업로드
- 실습
3장: Azure Databricks에서 팀 기반의 데이터 과학 활성화
- Azure Databricks와 Machine Learning Platform
- Team Data Science Process
- Azure Databrick과 작업 공간 구축
- 데이터 준비 작업 수행
- 실습
[2일차]
4장: Cosmos DB를 사용한 분산 데이터베이스의 구축
- 규모에 맞게 구축된 Azure Cosmos DB 데이터베이스 만들기
- Azure Cosmos DB 데이터베이스에 데이터 삽입과 조회
- Visual Studio Code에서 Cosmos DB 용 .NET Core 응용 프로그램 구축
- Azure Cosmos DB를 사용하여 데이터를 전역에 분산하기
- 실습
5장: 클라우드에서 관계형 데이터 저장소 작업
- SQL Database와 SQL Data Warehouse
- 데이터를 저장하기위한 Azure SQL Database 구축
- Azure SQL Data Warehouse에 데이터 구축하고 전송
- 실습
6장: Stream Analytics를 사용하여 실시간 분석 수행
- 데이터 스트림과 이벤트 처리
- Stream Analytics를 사용한 스트리밍 데이터 조회
- Azure Blob와 Stream Analytics로 데이터를 처리하는 방법
- Event Hubs와 Stream Analytics로 데이터를 처리하는 방법
- 실습
[3일차]
7장: Azure Data Factory 의한 데이터 이동 오케스트레이션
- Azure Data Factory 구조
- Linked Services와 데이터 세트 만들기
- 파이프 라인과 활동 만들기
- Azure Data Factory 파이프 라인 실행과 트리거
- 실습
8장: Azure Data Platforms 보안
- Network Security 설정
- Authentication 설정
- Authorization 설정
- Security 감사
- 실습
9장: 데이터 저장소와 처리 모니터링 및 문제 해결
- Data Engineering 문제 해결 방법
- Azure Monitoring Capabilities
- 일반적인 데이터 문제 해결
- 일반적인 데이터 처리 문제 해결
- 실습
10장: 데이터 플랫폼 통합과 최적화
- 데이터 플랫폼 통합
- 데이터 저장소 최적화
- 스트리밍 데이터 최적화
- 재해 복구 관리
- 실습
[4일차]
[DP-201] Azure 데이터 솔루션 디자인
1장: 데이터 플랫폼 아키텍처 고려 사항
- 아키텍처 생성의 핵심 원칙
- 보안을 염두에 두고 디자인
- 성능과 확장성
- 가용성과 복구 가능성을 고려한 설계
- 효율성과 운영을 위한 설계
- 사례 연구
- 실습
2장: Azure 배치 처리 참조 아키텍처
- 배치 모드의 관점에서 Lambda 아키텍처
- Azure에서 Enterprise BI 솔루션 설계
- Azure에서 Enterprise BI 솔루션을 자동화
- Azure에서 Enterprise 수준의 대화 형 로봇 설계
- 실습
3장: Azure 실시간 참조 아키텍처
- 실시간 관점을 위한 Lambda 아키텍처
- Azure Databricks를 사용하여 스트림 처리 파이프 라인 설계
- Azure IoT 참조 아키텍처 만들기
- 실습
[5일차]
4장: 데이터 플랫폼 보안 설계 고려 사항
- 심층 방어 보안 접근법
- 네트워크 수준 보호
- 신원 보호 - 암호화 사용
- 고급 위협 방지
- 실습
5장: 탄력성과 스케일을 위한 설계
- 백업과 복구 전략 설계
- 네트워크 성능 최적화
- 최적화된 스토리지와 데이터베이스 성능을 위한 설계
- 아키텍처에 대한 재해 복구 기본
- 실습
6장: 효율성과 운영을 위한 설계
- 클라우드 환경의 효율성 극대화
- 운영 통찰력을 얻기 위한 Monitoring 및 Analytics 사용
- 자동화를 사용하여 시간과 오류 줄이기
- 실습"
