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Data Engineering on Microsoft Azure

Data Engineering mit Microsoft Azure für skalierbare Cloud-Datenarchitekturen

Data Engineering on Microsoft Azure
In diesem Kurs lernen Sie die Data Engineering-Muster und -Praktiken im Zusammenhang mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen kennen, die unter Azure-Datenplattform-Technologien verwendet werden. Die Teilnehmer lernen zunächst die zentralen Rechen- und Speichertechnologien kennen, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Anschließend werden sie untersuchen, wie analytische Serving-Layer entworfen werden, und sich auf Data Engineering-Überlegungen für die Arbeit mit Quelldateien konzentrieren.
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Data Engineering on Microsoft Azure

Kursinhalte

  • Compute- und Speicheroptionen für Data-Engineering-Arbeitslasten
    • Einführung in Azure Synapse Analytics
    • Azure Databricks
    • Einführung in Azure-Data-Lake-Speicher
    • Delta-Lake-Architektur
    • Arbeiten mit Datenströmen unter Verwendung von Azure Stream Analytics
  • Design und Implementierung des Serving Layer
    • Design eines mehrdimensionalen Schemas, um analytische Arbeitslasten zu optimieren
    • Codefreie, bedarfsgerechte Transformation mit Azure Data Factory
    • Befüllen sich langsam ändernder Dimensionen in Azure-Synapse-Analytics-Pipelines
  • Data-Engineering-Überlegungen für Quelldateien
    • Design eines Modern Data Warehouse mithilfe von Azure Synapse Analytics
    • Absichern eines Data Warehouse in Azure Synapse Analytics
  • Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe von serverlosen Azure-Synapse-Analytics-SQL-Pools
    • Möglichkeiten serverloser Azure-Synapse-SQL-Pools
    • Abfragen von Daten im Lake mithilfe serverloser Azure-Synapse-SQL-Pools
    • Erstellen von Metadatenobjekten in serverlosen Azure-Synapse-SQL-Pools
    • Absichern von Daten und Verwalten von Benutzern in serverlosen Azure-Synapse-SQL-Pools
  • Untersuchen, Transformieren und Laden von Daten in das Data Warehouse mithilfe von Apache Spark
    • Big-Data-Engineering 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
    • Integration von SQL- und Apache-Spark-Pools in Azure Synapse Analytics
  • Datenuntersuchung 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
  • Erfassen und Laden von Daten in das Data Warehouse
    • Best Practices für das Laden von Daten in Azure Synapse Analytics
    • Erfassen von Daten im Petabyte-Maßstab mit Azure Data Factory
  • Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure-Synapse-Pipelines
    • Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
    • Codefreie, bedarfsgerechte Transformation mit Azure Data Factory oder Azure-Synapse-Pipelines
  • Orchestrierung von Datenbewegung und -transformation in Azure-Synapse-Pipelines
  • Optimieren der Abfrageleistung mit dedizierten SQL-Pools in Azure Synapse
    • Optimieren der Data-Warehouse-Abfrageleistung in Azure Synapse Analytics
    • Data-Warehouse-Entwicklerfeatures von Azure Synapse Analytics
    • Analysieren und Optimieren des Data-Warehouse-Speichers
  • Unterstützung von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
    • Design hybrider transaktionaler und analytischer Verarbeitung mithilfe von Azure Synapse Analytics
    • Konfiguration 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
  • Ende-zu-Ende-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
    • Absichern eines Data Warehouse in Azure Synapse Analytics
    • Konfigurieren und Verwalten von Geheimnissen in Azure Key Vault
    • Implementieren von Compliancekontrollen für sensible Daten
  • Echtzeit-Streamverarbeitung mit Stream Analytics
    • Verlässliches Messaging für Big-Data-Anwendungen mithilfe von Azure Event Hubs
    • Arbeiten mit Datenströmen unter Verwendung von Azure Stream Analytics
    • Erfassen von Datenströmen mit Azure Stream Analytics
  • Erstellen einer Streamverarbeitungs-Lösung mit Event Hubs und Azure Databricks
  • Erstellen von Berichten mithilfe der Power-BI-Integration mit Azure Synapse Analytics
  • Integrierte Maschinenlernprozesse in Azure Synapse Analytics

Zielgruppe

Datenprofis, -architekten und Business-Intelligence-Professionals, die die Datenplattformtechnologien auf Microsoft Azure kennenlernen wollen. Datenanalysten und -wissenschaftler, die mit analytischen Lösungen arbeiten, die auf Microsoft Azure basieren.

Voraussetzungen

Teilnahme an den Kursen „Microsoft Azure Fundamentals“ und „Microsoft Azure Data Fundamentals“ oder vergleichbare Kenntnisse.

Abschluß

Nach Seminarabschluss erhalten Sie ein tecTrain-Teilnahmezertifikat.

Hersteller-ID

DP-203T00

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Termingarantie

09.02.2026 - 13.02.2026

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Graz

tecTrain Graz
Sankt-Peter-Gürtel 10b
8042 Graz
5 Tage
Die Veranstaltung findet zwischen 09:00 Uhr und 17:00 Uhr statt.
Kurszeiten
 2.690,00

09.02.2026 - 13.02.2026

Online

18.05.2026 - 22.05.2026

Wien

18.05.2026 - 22.05.2026

Online

03.08.2026 - 07.08.2026

Graz

03.08.2026 - 07.08.2026

Online

19.10.2026 - 23.10.2026

Wien

19.10.2026 - 23.10.2026

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