DP-203T00
Data Engineering on Microsoft Azure

Preis & Daten
  • 2250 € zzgl. MwSt.
    inkl. Schulungsunterlage und Kursumgebung
  • Seminarnummer: DP-203T00
    Dauer: 4 Tage
Unsere Termine
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Über das Seminar

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 ersetzt ab 01. Juli 2021 die Seminare DP-200T01: Implementing an Azure Data Solution und DP-201T01: Designing an Azure Data Solution.

Das Seminar kann zur Vorbereitung auf die Zertifizierung als Azure Data Engineer genutzt werden.

Bitte beachten Sie: Dies ist ein Seminar, das wir an ausgewählten Terminen sowohl in unserem Trainingscenter als auch als Virtual Classroom anbieten. Mit Ihrer Buchung erklären Sie sich damit einverstanden, während des Seminars gefilmt zu werden.

Inhalt

  • 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

Voraussetzungen

Zertifizierungen

Dieses Seminar bereitet auf folgende Zertifizierung vor:

Prüfungen

Dieses Seminar bereitet auf folgende Prüfung vor:

  • DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure