منذ 18 ساعة
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
وصف من أجل وضع توقعات واقعية، يرجى ملاحظة ما يلي: هذه الأسئلة ليست أسئلة رسمية ستجدها في الامتحان الرسمي. تغطي هذه الأسئلة جميع المواد الموضحة في أقسام المعرفة أدناه. تعتمد العديد من الأسئلة على سيناريوهات وهمية تحتوي على أسئلة مطروحة بداخلها.تتم مراجعة متطلبات المعرفة الرسمية للاختبار بشكل روتيني للتأكد من أن المحتوى يحتوي على أحدث المتطلبات المضمنة في أسئلة التدريب. غالبًا ما يتم إجراء تحديثات للمحتوى دون إشعار مسبق وتخضع للتغيير في أي وقت.
يحتوي كل سؤال على شرح تفصيلي وروابط لمواد مرجعية لدعم الإجابات التي تضمن دقة حلول المشكلات. وسيتم تبديل الأسئلة عشوائيًا في كل مرة عند تكرار الاختبارات، ستحتاج إلى معرفة سبب صحة الإجابة، وليس فقط أن الإجابة الصحيحة كانت العنصر "ب" في المرة الأخيرة التي أجريت فيها الاختبار.
ملاحظة: لا ينبغي أن تكون هذه الدورة هي المادة الدراسية الوحيدة لديك للتحضير للامتحان الرسمي. تهدف اختبارات التدريب هذه إلى استكمال مواد دراسة الموضوع.
إذا واجهت محتوى يحتاج إلى الاهتمام، فيرجى إرسال رسالة تحتوي على لقطة شاشة للمحتوى الذي يحتاج إلى الاهتمام وستتم مراجعتي على الفور. لا يؤدي توفير رقم الاختبار والسؤال إلى تحديد الأسئلة حيث يتم تدوير الأسئلة في كل مرة يتم تشغيلها. تختلف أرقام الأسئلة من شخص لآخر.
باعتبارك مرشحًا لهذا الاختبار، يجب أن تتمتع بخبرة موضوعية في دمج البيانات وتحويلها ودمجها من مختلف أنظمة البيانات المنظمة وغير المنظمة والمتدفقة إلى مخطط مناسب لبناء حلول التحليلات. باعتبارك مهندس بيانات Azure، فإنك تساعد أصحاب المصلحة على فهم البيانات من خلال الاستكشاف، وبناء وصيانة خطوط معالجة بيانات آمنة ومتوافقة باستخدام أدوات وتقنيات مختلفة. يمكنك استخدام خدمات وأطر بيانات Azure المتنوعة لتخزين وإنتاج مجموعات بيانات محسنة ومُنظفة للتحليل. يمكن تصميم مخزن البيانات هذا بأنماط بنية مختلفة بناءً على متطلبات العمل، بما في ذلك:
- مستودع بيانات الإدارة (MDW)
- البيانات الضخمة
- بنية Lakehouse باعتبارك مهندس بيانات Azure، فإنك تساعد أيضًا في التأكد من أن تشغيل خطوط البيانات ومخازن البيانات عالي الأداء وفعال ومنظم وموثوق، في ظل مجموعة من متطلبات وقيود العمل. أنت تساعد في تحديد المشكلات التشغيلية وجودة البيانات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. يمكنك أيضًا تصميم منصات البيانات وتنفيذها ومراقبتها وتحسينها لتلبية مسارات البيانات. كمرشح لهذا الاختبار، يجب أن تكون لديك معرفة قوية بلغات معالجة البيانات، بما في ذلك:
- SQL
- Python
- Scala
- Azure Data Factory
- Azure Synapse Analytics
- Azure Stream Analytics
- مراكز أحداث Azure
- Azure Data Lake Storage
- Azure Databricks
- تصميم وتنفيذ تخزين البيانات (15-20) %)
- تطوير معالجة البيانات (40–45%)
- تأمين ومراقبة وتحسين تخزين البيانات ومعالجة البيانات (30–35%)
- تنفيذ إستراتيجية التقسيم للملفات
- تنفيذ إستراتيجية التقسيم لأحمال العمل التحليلية
- تنفيذ إستراتيجية التقسيم لتدفق أحمال العمل
- تنفيذ إستراتيجية التقسيم لـ Azure Synapse Analytics
- تحديد متى تكون هناك حاجة إلى التقسيم في Azure Data Lake Storage Gen2
- إنشاء وتنفيذ الاستعلامات باستخدام حل حسابي يعزز SQL Server بدون خادم ومجموعة Spark
- التوصية وتنفيذ قوالب قاعدة بيانات Azure Synapse Analytics
- دفع جديد أو سلسلة البيانات المحدثة إلى Microsoft Purview
- تصفح البيانات التعريفية والبحث عنها في Microsoft Purview Data Catalog
- التصميم وتنفيذ الأحمال المتزايدة
- تحويل البيانات باستخدام Apache Spark
- تحويل البيانات باستخدام Transact-SQL (T-SQL) في Azure Synapse Analytics
- الاستيعاب والتحويل البيانات باستخدام Azure Synapse Pipelines أو Azure Data Factory
- تحويل البيانات باستخدام Azure Stream Analytics
- مسح البيانات
- التعامل مع البيانات المكررة
- تجنب البيانات المكررة باستخدام Azure Stream Analytics بمجرد التسليم تمامًا
- التعامل مع البيانات المفقودة
- التعامل مع البيانات المتأخرة
- تقسيم البيانات
- تمزيقها JSON
- تشفير البيانات وفك تشفيرها
- تكوين معالجة الأخطاء للتحويل
- تطبيع البيانات وإلغاء تسويتها
- إجراء تحليل استكشافي للبيانات تطوير حل معالجة الدفعات
- تطوير حلول معالجة الدفعات باستخدام Azure Data Lake Storage وAzure Databricks وAzure Synapse Analytics وAzure Data Factory
- استخدام PolyBase لتحميل البيانات إلى تجمع SQL
- تنفيذ Azure Synapse Link والاستعلام عن البيانات المنسوخة
- إنشاء مسارات البيانات
- قياس الموارد
- تكوين حجم الدفعة
- إنشاء اختبارات لمسارات البيانات
- دمج دفاتر ملاحظات Jupyter أو Python في مسار البيانات
- رفع البيانات
- إرجاع البيانات إلى حالة سابقة
- تكوين معالجة الاستثناءات
- تكوين الاحتفاظ بالدُفعات
- القراءة من بحيرة دلتا والكتابة إليها
- إنشاء حل معالجة التدفق باستخدام Stream Analytics وAzure Event Hubs
- معالجة البيانات باستخدام التدفق المنظم لـ Spark
- إنشاء تجميعات ذات إطارات
- معالجة المخطط الانجراف
- معالجة بيانات السلاسل الزمنية
- معالجة البيانات عبر الأقسام
- المعالجة داخل قسم واحد
- تكوين نقاط التفتيش والعلامات المائية أثناء المعالجة
- قياس الموارد
- إنشاء اختبارات لمسارات البيانات
- تحسين المسارات لأغراض التحليل أو المعاملات
- التعامل مع الانقطاعات
- تكوين الاستثناء معالجة
- زيادة البيانات
- إعادة تشغيل بيانات الدفق المؤرشفة
- دفعات التشغيل
- فشلت المعالجة الأحمال المجمعة
- التحقق من صحة الأحمال المجمعة
- إدارة مسارات البيانات في Azure Data Factory أو Azure Synapse Pipelines
- جدولة مسارات البيانات في Data Factory أو Azure Synapse Pipelines
- تنفيذ التحكم في الإصدار لعناصر خط الأنابيب
- إدارة وظائف Spark في مسار
- تنفيذ إخفاء البيانات
- تشفير البيانات أثناء الراحة والحركة
- تنفيذ الأمان على مستوى الصفوف والأعمدة
- تنفيذ دور Azure التحكم في الوصول المستند إلى (RBAC)
- تنفيذ قوائم التحكم في الوصول (ACLs) المشابهة لـ POSIX لـ Data Lake Storage Gen2
- تنفيذ سياسة الاحتفاظ بالبيانات
- تنفيذ آمن نقاط النهاية (الخاصة والعامة)
- تنفيذ الرموز المميزة للمورد في Azure Databricks
- تحميل DataFrame بمعلومات حساسة
- كتابة البيانات المشفرة إلى الجداول أو ملفات Parquet
- إدارة المعلومات الحساسة
- تنفيذ التسجيل المستخدم بواسطة Azure Monitor
- تكوين خدمات المراقبة
- مراقبة معالجة التدفق
- قياس أداء حركة البيانات
- مراقبة وتحديث الإحصائيات حول البيانات عبر النظام
- مراقبة أداء مسار البيانات
- القياس أداء الاستعلام
- جدولة اختبارات التدفق ومراقبتها
- تفسير مقاييس وسجلات Azure Monitor
- تنفيذ إستراتيجية تنبيه المسار
- الملفات الصغيرة المدمجة
- التعامل مع انحراف البيانات
- التعامل مع تسرب البيانات
- تحسين إدارة الموارد ضبط الاستعلامات باستخدام الفهارس
- ضبط الاستعلامات باستخدام ذاكرة التخزين المؤقت
- استكشاف أخطاء مهمة Spark الفاشلة وإصلاحها
- استكشاف أخطاء تشغيل المسار الفاشل وإصلاحها، بما في ذلك الأنشطة التي يتم تنفيذها في الخدمات الخارجية
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
0 تعليقات
تسجيل دخول