Streaming di dati in tempo reale con Azure Stream Analytics โ€” LearnFlat
โฑ 2 h 36 min ๐Ÿ“š 26 lezioni ๐ŸŽง Versione audio

Streaming di dati in tempo reale con Azure Stream Analytics

Impara a ingerire, elaborare e analizzare flussi di dati in tempo reale utilizzando Azure Stream Analytics per costruire pipeline di dati scalabili e in tempo reale.

  • ๐Ÿ’ฌ Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • ๐Ÿ• Inizia quando vuoi
    Niente orari nรฉ scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • ๐ŸŒ In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

Nel panorama digitale odierno in rapida evoluzione, le aziende si affidano a insight istantanei provenienti da flussi continui di dati. L'elaborazione dei dati in tempo reale consente alle organizzazioni di reagire agli eventi non appena si verificano, piuttosto che ore o giorni dopo. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di progettazione e implementazione di pipeline di streaming di dati in tempo reale utilizzando Azure Stream Analytics. Passerete dalla comprensione dei concetti fondamentali dello streaming alla configurazione degli input, alla scrittura di query di streaming e all'indirizzamento degli output verso moderne destinazioni cloud. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'elaborazione degli eventi, delle funzioni di windowing e delle architetture di dati in tempo reale. - Configurare gli input di streaming da sorgenti come Azure Event Hubs e IoT Hub. - Scrivere query nel linguaggio di query di Stream Analytics per filtrare, aggregare e unire flussi di dati in tempo reale. - Indirizzare i dati elaborati verso moderne soluzioni di archiviazione, inclusi data lake e dashboard in tempo reale. - Gestire le sfide comuni dello streaming come dati in arrivo in ritardo, eventi fuori ordine e schema drift. - Monitorare e scalare i tuoi job di streaming per garantire alte prestazioni ed efficienza dei costi. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i principi fondamentali dell'elaborazione dei flussi. Da lรฌ, progredirai attraverso guide scritte passo-passo ed esempi pratici di query per configurare e ottimizzare le tue soluzioni di streaming. Questo corso รจ progettato per aspiranti ingegneri dei dati, sviluppatori cloud e professionisti dei database che sono nuovi all'elaborazione di flussi in tempo reale. Non รจ richiesta alcuna esperienza precedente con Azure Stream Analytics. Leggi le nostre guide complete e inizia a costruire la tua prima pipeline di dati in tempo reale oggi stesso.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • ๐ŸŽง Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • โ™พ๏ธ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • ๐Ÿ“ฑ Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • ๐Ÿ’ธ Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • โšก Breve e mirato
    2 h 36 min di contenuto pratico

Recensioni

Ancora nessuna recensione โ€” sii il primo a condividere la tua esperienza.

Scrivi una recensione

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Ti chiederemo di accedere dopo l'invio โ€” la bozza viene salvata.

Altri hanno seguito anche

Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta โ€” Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sรฌ โ€” rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrรฒ accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverรฒ un certificato? +

Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

Pensato per chi lavora in
Tech Design Finanza Marketing Sanitร  Istruzione Ospitalitร  Produzione