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.

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


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.

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

Nach Seminarabschluss erhalten Sie ein tecTrain-Teilnahmezertifikat.

Zertifizierung

DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure
Opt. Zertifizierungsgebühr:165,- zzgl. MwSt.

DP-203T00

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Preis & Kursdauer

2.390,-
Preis pro Person
zzgl. MwSt.
5 Tage
09:00 - 17:00 Uhr

Allgemeine Kursinformationen

  • Original Microsoft-Unterlagen    Original Microsoft-Unterlagen
  • Versorgung im Seminarzentrum    Versorgung im Seminarzentrum
  • Teilnahmezertifikat    Teilnahmezertifikat
  • tecTrain-Wissensgarantie    tecTrain-Wissensgarantie
  • Parkmöglichkeiten    Parkmöglichkeiten

Unsere Maßnahmen für Ihren Schutz während Ihres Seminaraufenthaltes!

Da uns Ihre Sicherheit am Herzen liegt, achten wir während Ihres Aufenthaltes, dass Hygiene- und Sicherheitsmaßnahmen strengstens eingehalten werden und passen unsere Sicherheitsvorkehrungen entsprechend aller behördlichen Bestimmungen laufend an.

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tecTrain Seminarzentren:
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Infocenter:  +43 50 4510-0

Mo. bis Do. in der Zeit von
08:00 bis 17:00 Uhr
und Freitag von
08:00 bis 14:00 Uhr


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