Data Engineering on Microsoft Azure

Kurs: DP-203T00

  • Dauer:
    • 4 Tage

Termine:

  • Durchführung geplant – noch Plätze verfügbar
  • Durchführung – Wahrscheinlichkeit hoch – noch Plätze verfügbar
  • Es sind keine Plätze mehr verfügbar. Bei vielen Kursen besteht eventuell dennoch die Möglichkeit online, über ein virtuelles Klassenzimmer, teilzunehmen.
  • Seminarzeiten: In der Regel finden unsere Seminare an Tag 1 von 10.00 Uhr bis 17.00 Uhr und an den folgenden Tagen von 9.00 Uhr bis 16.00 Uhr statt. Abweichungen sind möglich. Die konkreten Seminarzeiten entnehmen Sie bitte der verbindlichen Auftragsbestätigung.
16.12.2024 - 19.12.2024 München
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
06.01.2025 - 09.01.2025 Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
03.02.2025 - 06.02.2025 Leipzig
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
17.03.2025 - 20.03.2025 Köln
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
07.04.2025 - 10.04.2025 Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
05.05.2025 - 08.05.2025 München (Garching)
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
23.06.2025 - 26.06.2025 Berlin
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
18.08.2025 - 21.08.2025 Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
20.10.2025 - 23.10.2025 Leipzig
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
01.12.2025 - 04.12.2025 Berlin
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien. Die Teilnehmer beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Die Teilnehmer lernen, wie man Daten, die in Dateien in einem Datenmeer gespeichert sind, interaktiv untersuchen kann. Sie lernen die verschiedenen Erfassungstechniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, und erfahren, wie Sie mithilfe von Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines die Erfassung durchführen. Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Sie werden verstehen, wie wichtig es ist, Sicherheit zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten in Ruhe oder während des Transports geschützt sind. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.
 
In diesem Kurs erwerben die Teilnehmenden folgende Qualifikationen:
  • Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads in Azure
  • Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe serverloser SQL-Pools
  • Durchführen der Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
  • Erkunden, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mit Apache Spark
  • Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
  • Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
  • Integrieren von Daten aus Notebooks mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
  • Unterstützen von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
  • Umsetzen von End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
  • Durchführen der Streamverarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
  • Erstellen einer Streamverarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks
  • Einführung in die Datentechnik in Azure
  • Einführung in Azure Data Lake Storage Gen2
  • Einführung in Azure Synapse Analytics
  • Verwenden von serverlosen Azure Synapse SQL-Pools zum Abfragen von Dateien in einem Data Lake
  • Verwenden von serverlosen SQL-Pools für Azure Synapse zum Transformieren von Daten in einem Data Lake
  • Erstellen einer Lake-Datenbank in Azure Synapse Analytics
  • Grundlegendes zu Big-Data-Entwicklung mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
  • Transformieren von Daten mit Spark in Azure Synapse Analytics
  • Verwenden von Delta Lake in Azure Synapse Analytics
  • Analysieren von Daten in einem relationalen Data Warehouse
  • Laden von Daten in ein relationales Data Warehouse
  • Erstellen einer Datenpipeline in Azure Synapse Analytics
  • Verwenden von Spark-Notebooks in einer Azure Synapse-Pipeline
  • Planen der hybriden transaktionalen/analytischen Verarbeitung mithilfe von Azure Synapse Analytics
  • Implementieren von Azure Synapse Link in Azure Cosmos DB
  • Implementieren von Azure Synapse Link für SQL
  • Erste Schritte mit Azure Stream Analytics
  • Erfassen von Streamingdaten mithilfe von Azure Stream Analytics und Azure Synapse Analytics
  • Visualisieren von Echtzeitdaten mit Azure Stream Analytics und Power BI
  • Einführung in Microsoft Purview
  • Integrieren von Microsoft Purview und Azure Synapse Analytics
  • Einführung in Azure Databricks
  • Verwenden von Apache Spark in Azure Databricks
  • Ausführen von Azure Databricks-Notebooks mit Azure Data Factory
Die Hauptzielgruppe für diesen Kurs sind Datenexperten, Datenarchitekten und Business Intelligence-Experten, die sich über Datentechnik und das Erstellen von Analyselösungen mithilfe der Datenplattformtechnologien in Microsoft Azure informieren möchten. Die sekundäre Zielgruppe für diesen Kurs sind Data Analysts und Data Scientists, die auf Microsoft Azure basierende Analyselösungen nutzen.

Erfolgreiche Kursteilnehmer beginnen diesen Kurs mit Kenntnissen über Cloud Computing und Kerndatenkonzepte sowie mit Berufserfahrung im Bereich Datenlösungen.

Insbesondere folgende Kurse sind abzuschließen:

Dieser Kurs bereitet Sie auf das Examen DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure vor.


Im Kurspreis enthalten sind:
• Die Original Microsoft Schulungsunterlagen in englischer Sprache und digitaler Form
• Pausenversorgung bei Präsenztraining: Getränke, Gebäck, und ein Mittagessen

Gerne führen wir dieses Training auch als Inhouse-Seminar durch. Fordern Sie Ihr individuelles Angebot an.

Der Kurs wird in deutscher und englischer Sprache angeboten.

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Blochstraße 1
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*Die unmittelbar dem Schul- und Bildungszweck dienenden Leistungen der SoftwareOne Deutschland GmbH sind überwiegend umsatzsteuerfrei gem. § 4 Nr. 21 a) bb) UStG. Sprechen Sie uns an – wir informieren Sie gern!