Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Язык запросов Kusto (KQL) — это мощный инструмент для анализа данных, выявления закономерностей, аномалий и выбросов, создания статистических моделей и многого другого. Вы не знакомы с KQL или хотите улучшить навыки KQL? Ознакомьтесь со следующими ресурсами обучения.
Дополнительные сведения о KQL см. в обзоре KQL.
Общие учебные курсы
Это обучение не зависит от продукта и предоставляет базовое обучение KQL:
- Pluralsight: KQL с нуля
- Детективное агентство Kusto
- Руководство: Изучение основных операторов
- Руководство. Использование функций агрегирования
- Руководство. Присоединение данных из нескольких таблиц
- QA (ранее Cloud Academy): Введение в язык запросов Kusto
Анализатор данных Azure
- Руководство. Создание геопространственных визуализаций
- Анализ данных в Azure Data Explorer с помощью язык запросов Kusto
Аналитика в режиме реального времени в Microsoft Fabric
Azure Monitor
- Руководство. Обнаружение и анализ аномалий с помощью KQL в Azure Monitor
- Анализ данных мониторинга с помощью язык запросов Kusto
- Koenig: KQL для администраторов Azure
Microsoft Sentinel
- Необходимо изучить KQL
- Udemy: Изучите KQL для Microsoft Sentinel
- SC-200: создание запросов для Microsoft Sentinel с помощью язык запросов Kusto (KQL)
- Infosec Train: онлайн-программа обучения по языку запросов Kusto (KQL)