Informationen zur Technologie

Microsoft Azure ist eine Cloud-Computing-Plattform zur Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen und Services durch ein globales Netzwerk von Microsoft gemanagten und Microsoft Partnern gehosteten Rechenzentren. Es ist eine Sammlung von integrierten Cloud-Diensten für Datenbanken, Computing, Netzwerke, Speicher, das Web und Mobilgeräten.


MOC DP-203T00 Azure - Datenverarbeitung - Schulung (4 Tage)

MOC DP-203T00 Data Engineering on Microsoft Azure

Kurzbeschreibung

In dieser viertägigen Microsoft Azure-Schulung lernen die Teilnehmer die Data Engineering-Muster und -Techniken kennen. Zu den behandelten Themen gehören u.a. die Speicheroptionen für Data Engineering Workloads in Azure, die Durchführung von interaktiven Abfragen mit serverlosen SQL-Pools, das Durchsuchen, Transformieren und Laden von Daten mit Apache Spark, das Datenladen in das Data Warehouse, die Integration von Daten aus Notebooks in Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines, der Support von Hybrid Transactional Analytics Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link. Weiterhin wird die End-to-End Sicherheit mit Azure Synapse Analytics, die Durchführung der Stream-Verarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics und die Erstellung einer Stream-Verarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks vermittelt.

Diese Schulung bereitet auf das Examen DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure vor.


Voraussetzungen

• Kenntnisse in Cloud Computing und Kerndatenkonzepten
• Berufserfahrung mit Datenlösungen


Seminarinhalt

Rechen- und Speicheroptionen für Data Engineering Workloads
• Die Azure Databricks
• Einführung in den Azure Data Lake Storage
• Die Delta Lake-Architektur
• Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics und Workload-Beschleunigung

Durchführung von interaktiven Abfragen mit serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse Analytics
• Die serverlosen SQL-Pool Funktionen von Azure Synapse
• Abfragen von Daten im Lake mit serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
• Erstellung von Metadatenobjekten in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
• Datensicherung und Verwaltung der Benutzer in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse

Datenexploration und -transformation in Azure Databricks
• Azure Databricks
• Lesen und Schreiben von Daten in Azure Databricks
• Arbeiten mit DataFrames in Azure Databricks
• Arbeiten mit erweiterten DataFrames-Methoden in Azure Databricks

Durchsuchung, Transformation und Laden von Daten in das Data Warehouse mit Apache Spark
• Grundlegendes zum Big Data Engineering mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
• Datenerfassung mit Apache Spark-Notebooks in Azure Synapse Analytics
• Datentransformation mit DataFrames in Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics
• Integration von SQL- und Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics

Das Einlesen und Laden von Daten in das Data Warehouse
• Anwendung von Best Practices zum Laden von Daten in Azure Synapse Analytics
• Einspeisung im Petabyte-Bereich mit Azure Data Factory

Transformation von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
• Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
• Codefreie Transformation im großen Maßstab mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines

Orchestrierung der Datenverschiebung und -transformation in Azure Synapse Pipelines
• Orchestrierung des Verschiebens und Transformierens von Daten in Azure Data Factory

End-to-End Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
• Sicherung eines Data Warehouse in Azure Synapse Analytics
• Konfiguration und Verwaltung der Geheimnisse in Azure Key Vault
• Implementierung der Compliance-Kontrollen für sensible Daten

Support von Hybrid Transactional Analytcal Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
• Design von HTAP mit Azure Synapse Analytics
• Konfiguration von Azure Synapse Link mit Azure Cosmos DB
• Abfrage von Azure Cosmos DB mit Apache Spark-Pools
• Abfrage von Azure Cosmos DB mit serverlosen SQL-Pools

Echtzeit-Stream-Verarbeitung mit Stream Analytics
• Aktivierung von zuverlässigem Messaging für Big Data Anwendungen mithilfe von Azure Event Hubs
• Arbeiten mit Data Streams mithilfe von Azure Stream Analytics
• Einlesen von Data Streams mit Azure Stream Analytics

Erstellung einer Stream-Verarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks
• Verarbeitung von Streaming-Daten mit strukturiertem Azure Databricks-Streaming


Zielgruppen

• Datenfachleute
• Datenarchitekten
• Business Intelligence Experten
• Datenanalysten
• Datenwissenschaftler


Preise und Termine

offene Schulung
Eine offene Schulung findet in einem unserer Schulungszentren statt.
Dauer:4 Tage
Preis:1.795,00 € zzgl. USt. pro Teilnehmer (2.136,05€ inkl. USt.)
Seminarstandorte:
Starttermine:
(ortsabhängig)


Unterlagen:zzgl.
Verpflegung:zzgl.
Prüfung/Zertifizierung:zzgl.
Firmenschulung
Eine Firmenschlung kann sowohl bei Ihnen vor Ort als auch in einem unserer Schulungszentren stattfinden.
Dauer:4 Tage
Preis ab:1.495,00 € zzgl. USt. pro Tag (1.779,05€ inkl. USt.)
Schulungszentren:
  • Hamburg
  • Berlin
  • Frankfurt
  • München
  • Nürnberg
  • Düsseldorf
  • Wien
  • Stuttgart
  • Hannover
  • Köln
  • Dortmund
Starttermin:individuelle Vereinbarung
Unterlagen:zzgl.
Verpflegung:zzgl.
Prüfung/Zertifizierung:zzgl.

Software

Microsoft Azure



Seminarsprache

Wir bieten unsere Seminare hauptsächlich in deutscher Sprache an – je nach Wunsch aber gerne auch in Englisch oder einer anderen Seminarsprache. Bitte fragen Sie doch einfach bei uns an.