Jouw reis naar Data Engineering: Ingrediënten klaarmaken om te koken
Bereid je ingrediënten voor het koken en stoom je organisatie klaar voor Data Engineering.
Deze workshop geeft je inzicht in de relevante services die beschikbaar zijn op het Azure platform, en de tools die je gebruikt om de taken van een Data Engineer te bepalen. Je krijgt inzicht in de juiste storage service voor het implementeren van een oplossing gebaseerd op een gegeven set van business- en technische vereisten. Ook raak je vertrouwd met verschillende transformatie technieken met behulp van Azure Data Factory, Data flow, en Azure Databricks. Tot slot leren we je hoe je data kunt laden in verschillende data storage opties terwijl je je data transformeert.
Wat zijn de voordelen van Data Engineering toepassen?
Er zijn verschillende redenen waarom bedrijven Data Engineering toepassen. Dit zijn er een paar:
1. Geïnformeerde zakelijke beslissingen
Clean data helpt bedrijven om weloverwogen beslissingen te nemen. Het gebruik van niet-getransformeerde data kost veel tijd en geld en voorkomt ongeïnformeerde beslissingen en kwaliteitsproblemen. Als je een hele wortel kookt zonder hem eerst in stukjes te snijden, duurt het langer om gaar te worden dan wanneer je hem in kleine stukjes snijdt.
2. Snelheid en efficiëntie
Schone en correct opgeslagen gegevens verbeteren de tijd voor het verzamelen van gegevens, omdat je niet hoeft te zoeken waar welke gegevens zijn geland. Uw gegevens zijn georganiseerd en u weet waar u wat kunt vinden. Net als in de keuken waar je hopelijk je melk niet in de droogkist hebt opgeslagen maar in de koelkast waar het thuishoort.
3. Betere inzichten
Als je data schoon en getransformeerd is, dan is het makkelijker om deze te visualiseren en te analyseren. Op deze manier kan je zowel inzichten verkrijgen als voorspellingen doen over toekomstige relaties en je bedrijf hierop voorbereiden. Je marketingafdeling kan deze data inzetten om gericht campagnes in te plannen.
Voor wie is deze workshop?
Voor degenen die bekend zijn met Data Engineering .... Deze workshop is voor jou! We gaan onze ingrediënten klaarmaken voor het koken. Lees artikel 1 Koken met Data en AI om inzicht te krijgen in de analogie van koken die we bij Intercept gebruiken. Dit zal je helpen met je Data en AI projecten en zorgt ervoor dat je beter inzicht krijgt in deze snel veranderende wereld.
Wil je deze workshop volgen? Dan is het handig als je enige expertise hebt in het integeregren, transformeren en consolideren van data uit gestructeerde en ongestructureerde datasystemen.
Ook moet je in staat zijn om gegevens te interpreteren, door middel van exploratie, en in staat zijn om veilige en compliant data processing pipelines te bouwen en te onderhouden. De aanwezigen kunnen ervoor zorgen dat de data pipelines en data stores performant, efficiënt, georganiseerd en betrouwbaar zijn.
Daarnaast is het handig als je kennis hebt van data processing talen zoals SQL, Python, of Scala.
Wat kun je verwachten tijdens de workshop?
Onderwerpen die tijdens de workshop aan bod komen:
- Data Engineering diensten op Azure - Opties voor data opslag - Wanneer welke service te gebruiken - Data transformatie technieken
Je leert meer over:
- Data Engineering Services op Azure - Opties voor gegevensopslag - Data transformatie en opschoningstechnieken
Dit alles terwijl je een gerecht kookt en live demo's geeft van de Azure services en technieken voor Data Engineering. Maak je klaar voor een interactieve workshop!
Tags
Data
Helaas
Dit event heeft op het moment nog geen geplande datum.
Wellicht ook interessant:
Hoe beheer je de kosten van de data science omgeving en modellen in Azure?
We weten allemaal dat het belangrijk is om kosten in Azure te plannen en nauwkeuring te managen. In dit artikel leggen we uit welke Azure tools je kunnen helpen om de kosten te beheren.
Een duik in de kosten op Azure: Waar is Apache Spark draaien het duurst?
Uitzoeken welke data tool op Azure het minste kost is vaak erg ingewikkeld. In dit artikel duiken we in de kosten, zo kan jij bepalen welke optie bij jouw bedrijf past.
Data Factory vs. Databricks: Wanneer je liefde voor data wat (Apache) Spark mist
Hoe kies je de juiste datapartner? Azure Data Factory heeft mooie voordelen als je begint, maar met Apache Spark kan je diepere lagen ontdekken. Dus is Azure Databricks je datapartner zijn die de “Spark” weer terugbrengt in je dataproject? Een ding is zeker, in Azure hoef je niet persé te kiezen voor een monogame dataoplossing.
Vandaag de dag slaan bedrijven allerlei soorten gegevens op, zelfs als ze er nog geen doel voor hebben. Maar waar moeten al die verschillende soorten datasets worden opgeslagen? Dit is waar het 'Data Lake' om de hoek komt kijken!
De cloud is, ook bij veel dataverkeer, de oplossing voor ISVs
Veel organisaties, voornamelijk ISV's, denken dat overstappen naar de Public Cloud gepaard gaat met hoge kosten. Dit hoeft absoluut niet zo te zijn. Sterker nog, overstappen naar de Public Cloud is vaak voordeliger.
