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DP-203 | Data Engineering on Microsoft Azure

Ziel
In diesem Seminar lernen die Teilnehmer Muster und Praktiken für das Data Engineering kennen, soweit es das Arbeiten mit Batch- und Echtzeitanalyselösungen mithilfe von Azure-Datenplattformtechnologien betrifft.

Das Seminar kann zur Vorbereitung auf die Zertifizierung als Azure Data Engineer genutzt werden.
Inhalt
EXAM
Data Engineering on Microsoft Azure
DP-203
DP-203
4 Tage
  • 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 Streamverarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks
  • Erstellen von Berichten mithilfe der Power-BI-Integration mit Azure Synpase 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

Voraussetzung
Kenntnisse über Cloud Computing und wichtige Datenkonzepte sowie Erfahrung mit Datenlösungen


Sonstiges
  • Leistungen die bereits im Seminarpreis enthalten sind:
    • Verpflegung (25,00 EUR/Tag inkl. Mittagessen)
    • Schulungsunterlagen
  • Mögliche Aufwendungen:
    • Übernachtungen
    • weitere Verpflegungen


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