Azure Data Fundamentals DP-900 基础课程
系统化的 Azure DP-900 课程，覆盖核心数据概念、关系与非关系数据、分析、可视化和治理，并配有练习题。
课程进度
0 / 5
返回课程
你将学到
- 描述核心数据概念。
- 解释关系型数据与 SQL。
- 描述非关系数据服务。
- 描述分析工作负载。
- 描述可视化与治理实践。
开始前准备
- 具备基础云概念会有帮助。
- 无需编程经验。
- 无需之前的数据认证。
课程 1 核心数据概念
Microsoft Azure Data Fundamentals DP-900 考试介绍核心数据概念、关系与非关系数据、分析工作负载、可视化和治理。数据可以是结构化、半结构化或非结构化。结构化数据适合固定行列，JSON 等半结构化数据字段灵活，非结构化数据包括图像、视频和自由文本。数据库是有组织的数据集合，应用可以查询和管理。OLTP 处理大量短事务以保持系统最新，OLAP 支持对历史数据执行复杂分析查询。数据湖以原生格式存储原始数据，数据仓库集中转换后的数据用于报表。批处理按计划分块处理数据，流处理在事件到达时响应。理解这些概念有助于为每个场景选择合适的 Azure 数据服务。 复习时把数据模型、Azure 服务和治理工具做成卡片，每天快速回忆，再完成几道同类题巩固。错题要写出正确推理，并把最弱主题放在每周练习的最前面。
示例
示例：每晚汇总昨日订单的任务是批处理，而立即触发的传感器警报是流处理。课程 2 关系型数据
关系数据库把数据组织成带行和列的表。每张表存储相关记录，主键唯一标识每一行。外键把行链接到其他表的主键，从而创建关系并支持连接。SQL 是查询和管理关系数据的标准语言。SELECT 检索数据，INSERT 添加行，UPDATE 修改值，DELETE 删除行。ACID 属性包括原子性、一致性、隔离性和持久性，让事务可靠。Azure 提供多种关系型选项：Azure SQL Database 是完全托管的 PaaS 数据库，Azure SQL Managed Instance 提供更高兼容性，Azure VM 上的 SQL Server 是 IaaS，Azure Database for MySQL 和 PostgreSQL 服务开源工作负载。根据兼容性、管理需求、成本和性能选择服务。 复习时把数据模型、Azure 服务和治理工具做成卡片，每天快速回忆，再完成几道同类题巩固。错题要写出正确推理，并把最弱主题放在每周练习的最前面。
示例
示例：Customers 表用 CustomerID 作主键，Orders 表用 CustomerID 作外键把订单链接到客户。课程 3 非关系型数据
非关系数据不需要固定表，通常称为 NoSQL。文档存储保存灵活的 JSON 记录，键值存储把唯一键映射到值，图存储建模节点和关系，列式存储按列分组以便大规模扫描。Azure Cosmos DB 是多模型 NoSQL 数据库，支持文档、键值、图和列式 API，并可全球分布。Azure Table Storage 是简单键值存储，Azure Blob Storage 存储图像和备份等非结构化对象。Azure Files 提供托管文件共享，Azure Queue Storage 用消息解耦应用组件。当架构经常变化、需要全球扩展或数据非结构化时，选择非关系存储。每个服务在一致性、可用性、延迟和成本之间权衡不同。 复习时把数据模型、Azure 服务和治理工具做成卡片，每天快速回忆，再完成几道同类题巩固。错题要写出正确推理，并把最弱主题放在每周练习的最前面。
示例
示例：字段经常变化的产品目录很适合使用 Azure Cosmos DB 等文档存储。课程 4 分析工作负载
分析工作负载把原始数据转化为业务洞察。ETL 先提取、转换再加载，ELT 先加载再在目标系统中转换。Azure Data Factory 编排和调度数据管道。Azure Synapse Analytics 在一个服务中结合数据仓库、Apache Spark、管道和可视化。Azure Databricks 提供托管 Spark 平台，用于大规模数据工程和机器学习。Azure Stream Analytics 使用类似 SQL 的查询处理流数据，Azure Event Hubs 接收数百万事件。Azure Data Lake Storage 为大数据提供分层存储，湖仓一体结合数据湖灵活性和数据仓库式分析。定时转换使用批处理管道，实时洞察使用流分析。 复习时把数据模型、Azure 服务和治理工具做成卡片，每天快速回忆，再完成几道同类题巩固。错题要写出正确推理，并把最弱主题放在每周练习的最前面。
示例
示例：零售公司每晚用 Data Factory 把销售数据复制到 Synapse，并用 Stream Analytics 监控实时订单。课程 5 可视化与数据治理
Power BI 是微软商业智能平台，把数据集变成报表和仪表板。Power BI Desktop 用于制作报表，Power BI Service 用于托管、共享和刷新。数据集包含报表背后的连接和表，度量值是计算数值的 DAX 公式，仪表板在一页显示关键可视化。工作区帮助团队协作，行级安全按用户限制数据，计划刷新让数据源保持最新。数据治理让系统可信。Microsoft Purview 对数据资产编目和分类，数据沿袭显示来源和转换。动态数据掩码隐藏敏感值，加密保护静态数据，TLS 保护传输数据，Azure RBAC 控制访问，Microsoft Entra ID 认证用户。数据驻留和合规要求决定数据可存储位置。这些实践构建安全、可解释的分析方案。 复习时把数据模型、Azure 服务和治理工具做成卡片，每天快速回忆，再完成几道同类题巩固。错题要写出正确推理，并把最弱主题放在每周练习的最前面。