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

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 im Seminarpreis bereits enthalten sind:

Tagungsverpflegung
Digitale Microsoft-Schulungsunterlagen

Mögliche Aufwendungen:

Übernachtungen
Weitere Verpflegungen
Prüfungsgebühr

Buchungsnummer: 43478

Kontakt
[email protected]
Tel: 0211 - 4156 767

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