Azure - DP-203T00 - Data Engineering on Microsoft Azure

In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien.
Sie beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Sie lernen die verschiedenen Erfassungstechniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, und erfahren, wie Sie mithilfe von Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines die Erfassung durchführen.
Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.

Dieses Seminar enthält folgende Schwerpunkte:
- Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads in Azure
- Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe serverloser SQL-Pools
- Durchführen der Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
- Erkunden, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mit Apache Spark
- Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Integrieren von Daten aus Notebooks mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Unterstützen von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
- Umsetzen von End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
- Durchführen der Streamverarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
- Erstellen einer Streamverarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks


Das Seminar dient zur Vorbereitung auf die Prüfung DP-203, nach bestandenem Examen erhalten Sie folgenden Titel:
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate

Die Prüfungsgebühr für das Examen DP-203 ist in der Kursgebühr NICHT enthalten.

Hinweis: Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Inhalte
Modul 1: Erkunden von Compute
und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads

Einführung in Azure Synapse Analytics

Beschreiben von Azure Databricks

Einführung in Azure Data Lake Storage

Beschreiben der Delta Lake-Architektur

Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics
Modul 2: Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe von serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse Analytics

Kennenlernen von serverlosen SQL-Pool-Funktionen in Azure Synapse

Abfragen von Daten im Lake mit serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse

Erstellen von Metadatenobjekten in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse

Schützen von Daten und Verwalten von Benutzern in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
Modul 3: Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks

Beschreiben von Azure Databricks

Lesen und Schreiben von Daten in Azure Databricks

Arbeiten mit DataFrames in Azure Databricks

Arbeiten mit erweiterten Methoden für Dataframes in Azure Databricks
Modul 4: Untersuchen, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mithilfe von Apache Spark

Grundlegendes zu Big-Data-Entwicklung 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

Integrieren von SQL
und Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics
Modul 5: Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse

Verwenden von bewährten Methoden zum Laden von Daten in Azure Synapse Analytics

Datenerfassung im Petabytebereich mit Azure Data Factory
Modul 6: Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines

Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines

Transformation ohne Code im großen Stil mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
<b>Modul 7: Orchestrieren der Datenverschiebung und -transformation in Azure Synapse-Pipelines</b>

Orchestrieren der Datenverschiebung und -transformation in Azure Data Factory
Modul 8: End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics

Schützen einer Data Warehouse-Datenbank in Azure Synapse Analytics

Konfigurieren und Verwalten von Geheimnissen in Azure Key Vault

Implementieren von Compliancekontrollen für vertrauliche Daten
Modul 9: Unterstützen von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link

Entwerfen der hybriden transaktionalen und analytischen Verarbeitung mithilfe von Azure Synapse Analytics

Konfigurieren 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
Modul 10: Streamverarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics

Aktivieren von zuverlässigem Messaging für Big Data-Anwendungen mithilfe von Azure Event Hubs

Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics

Erfassen von Datenströmen mit Azure Stream Analytics
Modul 11: Erstellen einer Streamverarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks

Verarbeiten von Streamingdaten mit Structured Streaming in Azure Databricks

Kenntnissen in Cloud Computing und Kerndatenkonzepten sowie Berufserfahrung mit Datenlösungen.

Die primäre Zielgruppe für diesen Kurs sind Datenfachleute, Datenarchitekten und Experten für Geschäftsintelligenz, die mehr über Daten-Engineering und das Erstellen von Analyselösungen mit Hilfe von Datenplattformtechnologien in Microsoft Azure erfahren möchten. Die sekundäre Zielgruppe für diesen Kurs sind Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die mit auf Microsoft Azure basierenden Analyselösungen arbeiten.

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, technische Beratung und Kursmaterial.

Weiterführende Informationen auf der Seite des Anbieters