[中字] DP-900 Azure 数据基础知识精讲课程（中

文字幕英文视频教程） 课程采用 "概念导入 - 技能拆解 - 实践应用" 的递进式结构，每个模块均配备明确的学习目标与总结归纳，确保学习效果可衡量、可落地。整体内容分为四大核心板块，各板块相互衔接又各有侧重： （一）核心数据概念基础（模块 1-13） 本板块作为课程基石，从数据本质出发，系统解析数据领域的基础概念。学习者将首先掌握批处理数据与流数据的定义及核心特征，通过对比两者在处理时机、数据规模、响应速度等方面的差异，理解不同数据形态的应用场景边界。在此基础上，深入学习关系型数据的结构化特征与组织逻辑，建立数据存储的基本认知。 数据处理与分析基础部分，课程详细讲解数据可视化的核心价值与实现原理，涵盖基础图表类型的适用场景与选择方法，帮助学习者掌握数据呈现的基本技巧。同时，系统介绍 ETL 与 ELT 两种数据处理模式的流程差异与应用场景，解析各类数据分析技术的核心逻辑，为后续复杂数据处理打下基础。 （二）Azure 关系型数据服务（模块 14-29） 关系型数据作为企业核心数据资产的主要载体，是本课程的重点内容之一。板块首先聚焦关系型工作负载的需求分析方法，指导学习者根据业务场景选择适配的数据服务。通过解析关系型数据的结构化特征与表结构设计逻辑，帮助学习者建立规范的数据建模思维。 在服务选型与实操层面，课程全面介绍 Azure SQL 产品家族的组成架构与适用场景，详解 Azure Synapse Analytics 的核心能力，同时覆盖 PostgreSQL、MariaDB、MySQL 等主流开源数据库的 Azure 托管服务特性，形成完整的关系型数据服务知识图谱。实操技能部分，重点讲解数据服务的部署配置流程与主流部署方法，对比不同部署模式的优劣差异，并引入 SQL 语言基础，通过 DDL 与 DML 的语法对比及实战示例，掌握 Azure 环境中关系型数据的查询技巧。 （三）Azure 非关系型数据服务（模块 30-47） 针对日益增长的非结构化数据处理需求，本板块系统构建非关系型数据的知识体系。课程首先解析非关系型数据的灵活性特征与 NoSQL 数据的主要类型，通过典型案例指导学习者判断非关系型数据的适用场景，掌握数据存储方案的科学选型方法。 服务实战部分，全面覆盖 Azure 非关系型数据服务生态，包括 Azure Cosmos DB 的多 API 架构与使用场景、Azure Table Storage 的结构化 NoSQL 存储特性、Blob Storage 的非结构化数据存储能力以及 File Storage 的文件共享服务优势。在部署与管理环节，课程详细讲解非关系型数据服务的配置流程、部署策略及核心管理工具的使用方法，确保学习者具备实际操作能力。 （四）数据工作负载与分析应用（模块 48-67） 本板块聚焦数据价值转化的全流程，从工作负载特性出发，解析事务型与分析型工作负载的核心差异，对比批处理与实时处理的技术特点与适用场景。数据仓库作为分析型工作负载的核心载体，课程详细讲解其架构特性、适用场景及部署判断标准，帮助学习者建立数据仓库规划的基本思维。 在数据处理与可视化环节，课程深入介绍 Azure Data Factory 的组件构成与使用方法，解析数据加载的最佳实践与各类数据处理选项的技术原理。作为数据价值呈现的关键工具，Power BI 的应用部分涵盖工作流设计、交互式报表制作、仪表盘搭建及分页报表设计等核心技能，助力学习者完成从数据到洞察的转化闭环。 三、安全与运维重点 课程始终将数据安全置于核心位置，在关系型与非关系型数据服务模块中均专门设置安全专题内容，系统讲解数据安全的核心组件与防护体系。学习者将了解身份认证、访问控制、数据加密等基础安全措施的配置方法，掌握识别与应对常见安全风险的技巧，建立 "安全优先" 的操作意识。 运维能力培养方面，课程针对两类数据服务分别讲解基础连接问题的排查思路与解决方法，通过典型案例分析常见故障的成因与处理策略，帮助学习者提升服务稳定性保障能力，降低日常运维风险。 四、课程特色与学习保障 模块化设计：课程将复杂知识拆解为 67 个细分知识点，每个视频聚焦单一技能点，兼顾碎片化学习与系统提升需求； 目标导向：每个模块前均明确学习目标，帮助学习者精准定位重点，课后可通过总结内容检验学习效果； 实用性强：内容紧密结合实际应用场景，避免纯理论说教，无论是认证备考还是工作实践均能直接复用； 适配性广：课程采用中文讲解与字幕，语言通俗易懂，无专业背景的学习者也能轻松入门。 通过本课程的学习，学习者将不仅掌握 Azure 数据服务的基础知识与操作技能，更能建立科学的数据思维与安全意识，为在云端数据领域的长远发展奠定坚实基础。无论是职场新人还是转型学习者，都能在本课程中找到适配的学习路径，实现数据技能的快速提升。