DP-900 - Microsoft Azure Data Fundamentals

Microsoft Azure Data Fundamentals

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DP-900 - Microsoft Azure Data Fundamentals por Mind Map: DP-900 - Microsoft Azure Data Fundamentals

1. Conceito de Dados

1.1. Formatos de Dados

1.1.1. Estruturados

1.1.2. Semi-Estruturados

1.1.3. Não estruturados

1.2. Armazenamento de Dados

1.2.1. Arquivos Eletrônicos

1.2.1.1. Legível por Humanos

1.2.1.1.1. BLOB

1.2.1.1.2. CSV

1.2.1.1.3. JSON

1.2.1.1.4. XML

1.2.1.2. Otimizados

1.2.1.2.1. Avro

1.2.1.2.2. ORC

1.2.1.2.3. Parquet

1.2.2. Banco de Dados

1.2.2.1. Relacional

1.2.2.2. Não Relacional

1.2.2.2.1. Chave-Valor

1.2.2.2.2. Documentos

1.2.2.2.3. Família de Colunas

1.2.2.2.4. Gráficos

1.2.3. Processamento de Dados

1.2.3.1. Transacional (OLTP)

1.2.3.1.1. ACID

1.2.3.1.2. Aplicações Para Negócios (LOB)

1.2.3.2. Analítico (OLAP)

1.2.3.2.1. Read-only

1.2.3.2.2. Data lake

1.2.3.2.3. ETL

1.2.3.2.4. Fact tables

1.2.3.2.5. Dimensional tables

1.2.3.2.6. Cube

1.2.3.2.7. Measure

1.2.3.2.8. Dimension

1.2.3.2.9. Data warehouses

1.3. Funções de Trabalho

1.3.1. Administradores de banco de dados

1.3.2. Engenheiros de dados

1.3.3. Analistas de dados

1.3.4. Cientistas de dados

1.3.5. Arquiteto de dados

1.3.6. Usuários empresariais

1.4. Serviços de Dados

1.4.1. Azure SQL

1.4.1.1. Azure SQL Database

1.4.1.2. Azure SQL Managed Instance

1.4.1.3. Azure SQL VM

1.4.2. Open-source relational databases

1.4.2.1. Azure Database for MySQL

1.4.2.2. Azure Database for MariaDB

1.4.2.3. Azure Database for PostgreSQL

1.4.3. CosmosDB (NoSQL)

1.4.4. Azure Storage

1.4.4.1. Blob containers

1.4.4.2. File shares

1.4.4.3. Tables

1.4.4.4. Queues

1.4.5. Azure Data Factory

1.4.6. Azure Synapse Analytics

1.4.6.1. Pipelines

1.4.6.2. SQL

1.4.6.3. Apache Spark

1.4.6.4. Azure Synapse Data Explorer

1.4.7. Azure Databricks

1.4.7.1. Databricks

1.4.7.2. Apache Spark + SQL

1.4.8. Azure HDInsight

1.4.9. Azure Stream Analytics

1.4.10. Azure Data Explorer

1.4.10.1. IOT Telemetry data

1.4.10.2. Log files

1.4.11. Microsoft Purview

1.4.11.1. Data governance

1.4.12. Microsoft Power BI

2. Dados Relacionais

2.1. Table

2.2. Entity

2.3. Row

2.4. Column

2.5. Normalization

2.6. Primary keys

2.7. Foreign keys

2.8. SQL

2.8.1. Statement types

2.8.1.1. Data Definition Language (DDL)

2.8.1.1.1. CREATE

2.8.1.1.2. ALTER

2.8.1.1.3. DROP

2.8.1.1.4. RENAME

2.8.1.2. Data Control Language (DCL)

2.8.1.2.1. GRANT

2.8.1.2.2. DENY

2.8.1.2.3. REVOKE

2.8.1.3. Data Manipulation Language (DML)

2.8.1.3.1. SELECT

2.8.1.3.2. INSERT

2.8.1.3.3. UPDATE

2.8.1.3.4. DELETE

2.8.2. Dialects

2.8.2.1. Transact-SQL (T-SQL)

2.8.2.2. pgSQL

2.8.2.3. PL/SQL

2.8.3. Database objects

2.8.3.1. Table

2.8.3.2. View

2.8.3.3. Stored Procedure

2.8.3.4. Index

3. Dados Não Relacionais

3.1. Armazenamento de Blobs

3.1.1. Tipos

3.1.1.1. Blobs de Bloco

3.1.1.2. Blobs de Páginas

3.1.1.3. Blobs de Acréscimo

3.1.2. Camadas de Acesso

3.1.2.1. Hot

3.1.2.2. Cool

3.1.2.3. Archive

3.2. Azure DataLake Storage Gen2

3.2.1. Hierarchical Namespace

3.3. Arquivos Azure

3.3.1. Azure Portal

3.3.2. AzCopy

3.3.3. Azure File Sync

3.3.4. Camadas de Performance

3.3.4.1. Standard

3.3.4.2. Premium

3.3.5. Protocolos de compartilhamento de arquivos em rede

3.3.5.1. Server Message Block (SMB)

3.4. Tabelas Azure

3.4.1. Partições

3.4.2. Entidades

3.5. CosmosDB

3.5.1. Casos de Uso

3.5.1.1. IOT e telemática

3.5.1.2. Varejo e marketing

3.5.1.3. Jogos

3.5.1.4. Aplicativos da web

3.5.1.5. Aplicativos da web

3.5.2. APIs

3.5.2.1. Azure Cosmos DB for NoSQL

3.5.2.2. Azure Cosmos DB for MongoDB

3.5.2.3. Azure Cosmos DB for PostgreSQL

3.5.2.4. Azure Cosmos DB for Table

3.5.2.5. Azure Cosmos DB for Apache Cassandra

3.5.2.6. Azure Cosmos DB for Apache Gremlin

4. Dados Analíticos

4.1. Large-scale data warehousing

4.1.1. Ingestão de Dados e Processamento

4.1.1.1. Extract, transform and load (ETL)

4.1.1.2. Extract, load and transform (ELT)

4.1.1.3. Pipelines

4.1.1.3.1. Azure Data Factory

4.1.1.3.2. Azure Synapse Analytics

4.1.2. Analytical data store

4.1.2.1. Data warehouses

4.1.2.2. Data lakes

4.1.2.3. Hybrid (data lakehouse)

4.1.2.4. Services

4.1.2.4.1. Azure Synapse Analytics

4.1.2.4.2. Azure Databricks

4.1.2.4.3. Azure HDInsight

4.1.3. Analytical data model

4.1.4. Data visualization

4.2. Real-time analytics

4.2.1. Processing

4.2.1.1. Batch

4.2.1.2. Stream

4.2.1.2.1. Services

4.2.1.2.2. Sources

4.2.1.2.3. Sinks (output)

5. Visualização de Dados

5.1. Power BI

5.2. Tables

5.3. Schema

5.4. Cube

5.5. Attribute Hierarchies

5.6. Model

5.7. Charts