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Die kontinuierliche Aus- und Weiterbildung ist essenziell für eine erfolgreiche Unternehmensentwicklung. IT- und Management-Skills sind unverzichtbare Bereiche und unterliegen einem kontinuierlichen Wandel. Wir unterstützen Unternehmen, Organisationen sowie Privatpersonen in Ihrer individuellen Aus- und Weiterbildungsplanung und beraten Sie anhand modernster Lehr- und Lernmethoden.
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Als führendes Aus- und Weiterbildungsunternehmen in den Bereichen IT- und Business Skills orientieren wir uns stark an technologischen Trends und an dem tatsächlichen Bedarf des Arbeitsmarktes. Voraussetzungen für eine Wettbewerbsfähigkeit mit Zunahme der Digitalisierung und dem technologischen Fortschritt ist qualifiziertes Fachpersonal. Seit 2011 begleiten wir erfolgreich Unternehmen, Organisationen sowie Privatpersonen in ihrer individuellen Aus- und Weiterbildungsplanung.
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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.
Compute- und Speicheroptionen für Data-Engineering-Arbeitslasten
Design und Implementierung des Serving Layer
Data-Engineering-Überlegungen für Quelldateien
Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe von serverlosen Azure-Synapse-Analytics-SQL-Pools
Untersuchen, Transformieren und Laden von Daten in das Data Warehouse mithilfe von Apache Spark
Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
Erfassen und Laden von Daten in das Data Warehouse
Transformieren von Daten 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
Unterstützung von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
Ende-zu-Ende-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
Echtzeit-Streamverarbeitung mit 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
Teilnahme an den Kursen „Microsoft Azure Fundamentals“ und „Microsoft Azure Data Fundamentals“ oder vergleichbare Kenntnisse.
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