Esame
70-776

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  • Pubblicazione:
    mercoledì 5 luglio 2017
  • Lingue:
    Inglese
  • Destinatari:
    Data Engineers
  • Tecnologia:
    Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake Analytics, Azure Data Factory, Azure Stream Analytics
  • Credito per la certificazione:
    MCSA

Eseguire la progettazione dei Big Data sui servizi cloud di Microsoft.

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Competenze misurate

Questo esame misura la capacità di eseguire le attività tecniche elencate di seguito. Guarda le esercitazioni video sugli variety of question types esami Microsoft.

Tieni presente che le domande possono includere gli argomenti descritti nell'elenco puntato, ma non saranno limitate a tali argomenti.

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Progettare e Implementare Complex Event Processing tramite Azure Stream Analytics (15-20%)
  • Inserire i dati per l'elaborazione in tempo reale
    • Selezionare l’appropriata tecnologia di inserimento dati sulla base di restrizioni specifiche; progettare uno schema di partizionamento e selezionare un meccanismo di partizionamento; inserire ed elaborare dati da un flusso Twitter; connessione a delle entità di processione di flusso; stimare il rendimento, le richieste di latenza, e le tracce di attività; progettare dei flussi di dati di riferimento
  • Progettare e implementare Azure Stream Analytics
    • Configurare le soglie, usare Azure Machine Learning UDF, creare allarmi basati su condizioni, utilizzare un modello di apprendimento automatico per lo scoring, allenare un modello per apprendimento continuo, utilizzare scenari comuni di stream processing
  • Implementare e gestire il flusso
    • Far fluire i dati in una live dashboard, archiviare i dati come risorsa di archiviazione per l’elaborazione in batch, attivare la consistenza tra la logica di stream processing e di batch processing
  • Eseguire query sui dati in tempo reale tramite il linguaggio di interrogazione di Azure Stream Analytics
    • Utilizzare le funzioni Built-in, utilizzare tipologie di dati, identificare gli elementi del linguaggio di interrogazione, controllare le finestre di interrogazione tramite Time Management, garantendo la consegna dell’evento
Progettare e Implementare le Analitiche tramite Azure Data Lake (25-30%)
  • Inserire dati nell’Azure Data Lake Store
    • Creare un account Azure Data Lake Store (ADLS), copiare dati su ADLS, assicurare i dati all’interno di ADLS tramite il controllo di accesso, azionare appropriatamente l’autentica di end-user o service-to-service, sintonizzare le performance di ADLS, accedere ai log di diagnostica
  • Gestire Azure Data Lake Analytics
    • Creare un account Azure Data Lake Analytics (ADLA), gestire gli utenti, gestire le risorse dati, gestire, monitorare e localizzare i guasti delle attività, accedere ai log di diagnostica, ottimizzare le attività tramite il Vertex View, identificare le informazione di cronologia attività
  • Estrarre e trasformare i dati tramite U-SQL
    • Schematizzare i dati su read at scale; generare file di outputter; utilizzare le tipologie di dati U-SQL, utilizzare i linguaggi di espressione C# e U-SQL; identificare le maggiori differenze tra T-SQL e U-SQL; eseguire JOINS, PIVOT, UNPIVOT, CROSS APPLY e le funzioni di Windowing in U-SQL; condividere i dati e codificarli attraverso il catalog U-SQL; definire i benefici e l’utilizzo di dati strutturati in U-SQL; gestire e proteggere il Catalog
  • Estendere la programmabilità U-SQL
    • Utilizzare le funzioni definite dall’utente, gli aggregatori e gli operatori, scalare gli operatori definiti dall’utente, chiamare Python, R e le abilità cognitive, utilizzare le tipologie U-SQL definite dall’utente, eseguire delle interrogazioni federate condividere i dati e codificarli in ADLA e ADLS
  • Integrare Azure Data Lake Analytics con altri servizi
    • Integrare con Azure Data Factory, Azure HDInsight, Azure Data Catalog e Azure Event Hubs, inserire dati da Azure SQL Data Warehouse
Progettare e implementare soluzioni Azure SQL Data Warehouse (15-20%)
  • Progettare tabelle in Azure SQL Data Warehouse
    • Scegliere la colonna di distribuzione ottimale per ottimizzare il flusso di lavoro, selezionare un tabella geometria, limitare la deviazione di dati e elaborare la deviazione attraverso la selezione appropriata di colonne di distribuzione, progettare degli indici columnstore, identificare quando modificare i compute nodes, calcolare il numero di distribuzioni per un determinato carico di lavoro
  • Interrogare dati in Azure SQL Data Warehouse
    • Implementare le etichette query, aggregare le funzioni, creare e gestire le statistiche in tabelle distribuite, monitorare le interrogazioni utente per identificare i problemi di esecuzione, cambiare una classe di risorse utente
  • Integrare Azure SQL Data Warehouse con altri servizi
    • Inserire dati in Azure SQL Data Warehouse tramite AZCopy, Polybase, Bulk Copy Program (BCP), Azure Data Factory, SQL Server Integration Services (SSIS), Create-Table-As-Select (CTAS), e Create-External-Table-As-Select (CETAS); esportare dati da Azure SQL Data Warehouse; fornire le informazioni di connessione per accedere ad Azure SQL Data Warehouse da Azure Machine Learning; azionare Polybase per accedere a diversi store distribuiti; migrare i dati in Azure SQL Data Warehouse; selezionare il metodo di inserimento appropriato sulla base delle richieste commerciali
Progettare e Implementare Cloud-Based Integration tramite Azure Data Factory (15-20%)
  • Implementare set di dati e servizi collegati
    • Implementare disponibilità per la slice, creare delle politiche di set di dati, configurare l’appropriato servizio collegato sulla base dell’attività e dei set di dati
  • Spostare, trasformare e analizzare i dati tramite le attività Azure Data Factory
    • Copiare i dati tra on-premises e il cloud, creare diverse tipologie di attività, estendere la data factory tramite delle fasi di elaborazione personalizzate, spostare i dati verso e da Azure SQL Data Warehouse
  • Effettuare l’elaborazione dati tramite il flusso di Azure Data Factory
    • Identificare le dipendenze dati e le attività a catena multipla, modellare i programmi in base alle dipendenze dati, fornire e avviare il flusso di dati, progettare un flusso dati
  • Monitorare e gestire Azure Data Factory
    • Identificare gli errori e le cause di origine, creare avvisi per le condizioni specificate, eseguire una riscrittura, avviare lo strumento di monitoraggio Microsoft Azure Portal
Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake Analytics, Azure Data Factory, Azure Stream Analytics (20-25%)
  • Preparare Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake, Azure Data Factory, Azure Stream Analytics
    • Preparare Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake, Azure Data Factory, implementare Azure Stream Analytics
  • Implementare l’autenticazione, l'autorizzazione e l’auditing
    • Integrare i servizi con Azure Active Directory (Azure AD), utilizzare il modello di sicurezza locale in Azure SQL Data Warehouse, configurare i firewalls, implementare l’auditing, integrare servizi con Azure Data Factory
  • Gestire e ripristinare i dati per Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake, Azure Data Factory, Azure Stream Analytics
    • Backup e ripristino dei servizi, programmare e implementare la geo-ridondanza per Azure Storage, migrare da una data warehouse on-premises a Azure SQL Data Warehouse
  • Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake, Azure Stream Analytics
    • Gestire la concorrenza, gestire la modifica elastica per Azure SQL Data Warehouse, monitorare i carichi di lavoro tramite Dynamic Management Views (DMVs) per Azure SQL Data Warehouse, localizzare i guasti di esecuzione di Azure Data Lake tramite la Vertex Execution View
  • Progettare e implementare soluzioni di archiviazione per implementazione di grandi dati
    • Ottimizzare l’archiviazione per adeguarl alle richieste di esecuzione, selezionare le tipologie di archiviazione appropriate sulla base delle richieste commerciali, utilizzare AZCopy, Storage Explorer e Redgate Azure Explorer per migrare i dati, progettare soluzioni cloud che si integrino con dati on-premises

A chi è destinato questo esame?

Questo esame di certificazione è inteso per candidati che progettano soluzioni analitiche e costruiscono soluzioni operazionali su Azure. I candidati a questo esame hanno una rilevante esperienza lavorativa in questioni relative all'ingegnerizzazione dei dati con Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake, Azure Data Factory e Azure Stream Analytics.

I candidati devono, inoltre, avere familiarità con le caratteristiche e le funzionalità dell'elaborazione dei dati in batch e le tecnologie operazionali.

I candidati per questo esame possono applicare l’ecosistema Microsoft Cloud ai progetti e implementare soluzioni analitiche per grandi dati per adeguarsi alle richieste progettuali.

Ulteriori informazioni sugli esami

Preparazione per un esame

Si consiglia di rivedere interamente questa guida per la preparazione dell'esame e di acquisire familiarità con le risorse in questo sito Web prima di pianificare l'esame. Vedere la Microsoft Certification exam overview per informazioni sulla registrazione, video con i formati tipici di domande degli esami e altre risorse di preparazione. Per informazioni sui criteri degli esami e sui punteggi, vedere i Microsoft Certification exam policies and FAQs.

Nota

Questa guida per la preparazione è soggetta a modifiche in qualsiasi momento e senza preavviso e a sola discrezione di Microsoft. Gli esami Microsoft possono includere tecnologie di test adattive e simulazioni. Microsoft non indica il formato in cui vengono presentati gli esami. Vi invitiamo a usare questa guida per la preparazione dell'esame indipendentemente dal formato dell'esame. Per aiutare i candidati a preparare questo esame, Microsoft consiglia di acquisire esperienza pratica con il prodotto e di utilizzare le risorse di formazione specificate. Queste risorse di formazione non coprono necessariamente tutti gli argomenti elencati nella sezione "Competenze misurate".

Risorse aggiuntive

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