Análise de dados no Azure Data Explorer com Kusto Query Language

Iniciante
Intermédio
Avançado
Business Analyst
Data Analyst
Data Scientist
Developer
Security Operations Analyst
Azure Data Explorer
Azure

Neste caminho de aprendizagem, os alunos aprenderão a analisar dados no Azure Data Explorer usando a Linguagem de Consulta Kusto.

Pré-requisitos

Os seguintes pré-requisitos devem ser concluídos:

  • Uma conta da Microsoft, uma identidade de usuário do Microsoft Entra para criar um cluster gratuito ou uma conta do Azure
  • Familiaridade com estruturas de banco de dados como tabelas, colunas e linhas

Módulos neste percurso de aprendizagem

Saiba como descrever os recursos de ingestão, consulta, visualização e gerenciamento de dados que o Azure Data Explorer fornece para ajudá-lo a entender os dados que fluem para sua empresa. Determine os tipos de análise de dados para os quais o Azure Data Explorer é uma boa plataforma de gerenciamento de dados.

Saiba mais sobre os conceitos básicos do Kusto Query Language (KQL) e os vários produtos da Microsoft que o utilizam.

Comece escrevendo consultas simples no Kusto Query Language (KQL) para explorar e obter insights de seus dados. Saiba como usar os operadores take, , , count, , sortprojectwheree outros.

Escreva consultas avançadas no Kusto Query Language para ajudá-lo a obter insights de seus dados. Use as funções countde agregação , , , , mindcount, , , avgcountifsummaxpercentilese outras. Comunique esses resultados visualmente em gráficos.

Escreva consultas avançadas no Kusto Query Language para obter insights mais profundos combinando dados de várias tabelas. Saiba como usar os operadores lookupde nível de tabela , , union, e , joine as novas funções arg_min de agregação e materializearg_max. Além disso, aprenda a comunicar esses resultados visualmente em gráficos.

Caracterize o esquema, o intervalo e a integridade de um conjunto de dados usando o Azure Data Explorer. Use consultas para visualizar tendências de dados e, em seguida, compartilhe essas consultas e resultados com outras pessoas.

Crie um painel a partir de uma consulta na interface do usuário da Web do Azure Data Explorer. Adicione novos blocos. Crie parâmetros de painel e filtros cruzados para os parâmetros.