Data Engineering on Microsoft Azure

Kurs: DP-203T00

  • Dauer:
    • 4 Tage

Termine:

  • Durchführungsgarantie – 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.
  • Termine mit diesem Symbol sind sowohl vor Ort als auch im Virtual Classroom buchbar.
24.06.2024 - 27.06.2024 München, Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
01.07.2024 - 04.07.2024 Köln, Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
05.08.2024 - 08.08.2024 Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
02.09.2024 - 05.09.2024 Leipzig, Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
21.10.2024 - 24.10.2024 Berlin, Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
11.11.2024 - 14.11.2024 Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
16.12.2024 - 19.12.2024 München, Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
06.01.2025 - 09.01.2025 Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
03.02.2025 - 06.02.2025 Leipzig, Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
17.03.2025 - 20.03.2025 Köln, Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
07.04.2025 - 10.04.2025 Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
05.05.2025 - 08.05.2025 München, Virtual Classroom
  • 2390 EUR / Person
Deutsch
23.06.2025 - 26.06.2025 Berlin, Virtual Classroom
  • 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
Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads
  • Einführung in Azure Synapse Analytics
  • Beschreiben von Azure Databricks
  • Einführung in Azure Data Lake Storage
  • Beschreiben der Delta Lake-Architektur
  • Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics
Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe von serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse Analytics
  • Kennenlernen von serverlosen SQL-Pool-Funktionen in Azure Synapse
  • Abfragen von Daten im Lake mit serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
  • Erstellen von Metadatenobjekten in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
  • Schützen von Daten und Verwalten von Benutzern in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
  • Beschreiben von Azure Databricks
  • Lesen und Schreiben von Daten in Azure Databricks
  • Arbeiten mit DataFrames in Azure Databricks
  • Arbeiten mit erweiterten Methoden für Dataframes in Azure Databricks
Untersuchen, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mithilfe von Apache Spark
  • Grundlegendes zu Big-Data-Entwicklung mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
  • Erfassen von Daten mit Apache Spark-Notebooks in Azure Synapse Analytics
  • Transformieren von Daten mit Dataframes in Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics
  • Integrieren von SQL- und Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics
Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
  • Verwenden von bewährten Methoden zum Laden von Daten in Azure Synapse Analytics
  • Datenerfassung im Petabytebereich mit Azure Data Factory
Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
  • Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
  • Transformation ohne Code im großen Stil mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
Orchestrieren der Datenverschiebung und -transformation in Azure Synapse-Pipelines
  • Orchestrieren der Datenverschiebung und -transformation in Azure Data Factory
End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
  • Schützen einer Data Warehouse-Datenbank in Azure Synapse Analytics
  • Konfigurieren und Verwalten von Geheimnissen in Azure Key Vault
  • Implementieren von Compliancekontrollen für vertrauliche Daten
Unterstützen von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
  • Entwerfen der hybriden transaktionalen und analytischen Verarbeitung mithilfe von Azure Synapse Analytics
  • Konfigurieren von Azure Synapse Link mit Azure Cosmos DB
  • Abfragen von Azure Cosmos DB mit Apache Spark-Pools
  • Abfragen von Azure Cosmos DB mit serverlosen SQL-Pools
Streamverarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
  • Aktivieren von zuverlässigem Messaging für Big Data-Anwendungen mithilfe von Azure Event Hubs
  • Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics
  • Erfassen von Datenströmen mit Azure Stream Analytics
Erstellen einer Streamverarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks
  • Verarbeiten von Streamingdaten mit Structured Streaming in Azure Databricks
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
D–04329 Leipzig
*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!