Simply Azure Academy: Azure Data Engineer - MSFT-SAAData

  • Treuepunkte: 5000
  • Hersteller-ID: DP-203T00
  • Examen-ID: DP-203
  • ETC-Seminar-ID: MSFT-SAAData
  • Sprache: Deutsch

Beschreibung

Kontinuierliches Lernen ist entscheidend für Ihren beruflichen Erfolg. Sie lernen gerne selbstständig und werden dennoch von einem Mentor begleitet? 
Nutzen Sie doch unsere Simply Academies! Das nennen wir „Coached Learning“ – Ihre Lösung für flexibles Lernen.

Arbeiten Sie Lernmaterialien selbstständig und in Ihrem Tempo durch. Behalten Sie den Wissensfortschritt mithilfe des Lerntagebuchs im Blick und holen Sie sich Antworten auf Ihre Fragen in der Q&A Session oder auf der Social Learning Plattform. Wir begleiten Sie mit professioneller Lernbetreuung am Weg zu Ihrem Lernerfolg. Das ist begleitetes Lernen!

HINWEIS: INHALTE IN BEARBEITUNG 
In dieser hybriden Ausbildung implementieren die Teilnehmer verschiedene Datenplattformtechnologien in Lösungen , die den geschäftlichen und technischen Anforderungen entsprechen, einschließlich On-Premises-, Cloud- und hybride Datenszenarien, die sowohl relationale als auch NoSQL-Daten beinhalten. Sie lernen außerdem, wie Daten mit einer Reihe von Technolofien und Sprachen für Streaming und Batch daten verarbeitet werden.

Die Teilnehmer erkunden die Implementation von Datensicherheit, dazu gehört die Autentifizierung, Autorisation, Datenrichtlinien und Standards. Außerdem definieren und implementieren sie Datenlösungen die Datenspeicher und Datenverarbeitung überwachen. Zum Schluss erledigen Sie die Verwaltung und Fehlerbehebung von Azure-Datenlösungen inklusive der Optimierung und Disaster Recovery von großen Daten, Batchverarbeitung und Streaming Datenlösungen.

expand_more chevron_right Zielgruppe

Dieser Lehrgang richtet sich an: 
  • Datenexperten, Datenarchitekten und Business Intelligence-Experten, die sich über die Datenplattformtechnologien, die auf Microsoft Azure existieren, informieren möchten.
  • Personen, die Anwendungen entwickeln, die Inhalte aus den Datenplattformtechnologien, die auf Microsoft Azure existieren, bereitstellen.

    expand_more chevron_right Vorkenntnisse

    Für diesen Lehrgang werden folgende Kenntnisse empfohlen: 

    expand_more chevron_right Detail-Inhalte

    • Azure for the Data Engineer
      • Explain the evolving world of data
      • Survey the services in the Azure Data Platform
      • Identify the tasks that are performed by a Data Engineer
      • Describe the use cases for the cloud in a Case Study
    • Working with Data Storage
      • Choose a data storage approach in Azure
      • Create an Azure Storage Account
      • Explain Azure Data Lake storage
      • Upload data into Azure Data Lake
    • Enabling Team Based Data Science with Azure Databricks
      • Explain Azure Databricks
      • Work with Azure Databricks
      • Read data with Azure Databricks
      • Perform transformations with Azure Databricks
    • Building Globally Distributed Databases with Cosmos DB
      • Create an Azure Cosmos DB database built to scale
      • Insert and query data in your Azure Cosmos DB database
      • Build a .NET Core app for Cosmos DB in Visual Studio Code
      • Distribute your data globally with Azure Cosmos DB
    • Working with Relational Data Stores in the Cloud
      • Use Azure SQL Database
      • Describe Azure SQL Data Warehouse
      • Creating and Querying an Azure SQL Data Warehouse
      • Use PolyBase to Load Data into Azure SQL Data Warehouse
    • Performing Real-Time Analytics with Stream Analytics
      • Explain data streams and event processing
      • Data Ingestion with Event Hubs
      • Processing Data with Stream Analytics Jobs
    • Orchestrating Data Movement with Azure Data Factory
      • Explain how Azure Data Factory works
      • Azure Data Factory Components
      • Azure Data Factory and Databricks
    • Securing Azure Data Platforms
      • An introduction to security
      • Key security components
      • Securing Storage Accounts and Data Lake Storage
      • Securing Data Stores
      • Securing Streaming Data
    • Monitoring and Troubleshooting Data Storage and Processing
      • Explain the monitoring capabilities that are available
      • Troubleshoot common data storage issues
      • Troubleshoot common data processing issues
      • Manage disaster recovery
    • Data Platform Architecture Considerations
      • Core Principles of Creating Architectures
      • Design with Security in Mind
      • Performance and Scalability
      • Design for availability and recoverability
      • Design for efficiency and operations
      • Case Study
    • Azure Batch Processing Reference Architectures
      • Architect an Enterprise-grade Conversational Bot in Azure
      • Architect an Enterprise-grade Conversational Bot in Azure
      • Automate enterprise BI solutions in Azure
      • Design an Enterprise BI solution in Azure
      • Lambda architectures from a Batch Mode Perspective
    • Azure Real-Time Reference Architectures
      • Lambda architectures for a Real-Time Perspective
      • Architect a stream processing pipeline with Azure Stream Analytics
      • Design a stream processing pipeline with Azure Databricks
      • Create an Azure IoT reference architecture
    • Data Platform Security Design Considerations
      • Defense in Depth Security Approach
      • Identity Management
      • Infrastructure Protection
      • Encryption Usage
      • Network Level Protection
      • Application Security
    • Designing for Resiliency and Scale
      • Adjust Workload Capacity by Scaling
      • Optimize Network Performance
      • Design for Optimized Storage and Database Performance
      • Identifying Performance Bottlenecks
      • Design a Highly Available Solution
      • Incorporate Disaster Recovery into Architectures
      • Design Backup and Restore strategies
    • Design for Efficiency and Operations
      • Maximizing the Efficiency of your Cloud Environment
      • Use Monitoring and Analytics to Gain Operational Insights
      • Use Automation to Reduce Effort and Error
    • expand_more chevron_right event_available 23.09.-15.12.2021 23.09.2021 Seminarzeitentimer90 Tage90 T roomETC-Wien
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