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Data Engineering on Microsoft Azure

    Seminarinhalt

    In diesem Training erfahren die Trainingsteilnehmer*innen, wie sie Datentechnikworkloads in Microsoft Azure implementieren und verwalten, indem sie unter anderem Azure-Dienste wie Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Stream Analytics, Azure Databricks verwenden. Der Training fokussiert sich auf allgemeine Datentechnikaufgaben wie das Orchestrieren von Datenübertragungs- und Transformationspipelines, das Arbeiten mit Datendateien in einem Data Lake, das Erstellen und Laden relationaler Data Warehouses, das Erfassen und Aggregieren von Datenströmen in Echtzeit sowie das Nachverfolgen von Datenressourcen und -herkunft.

    Programm

    Get started with data engineering on Azure
    • Introduction to data engineering on Azure
    • Introduction to Azure Data Lake Storage Gen2
    • Introduction to Azure Synapse Analytics
    Build data analytics solutions using Azure Synapse serverless SQL pools
    • Use Azure Synapse serverless SQL pool to queery files in a data lake
    • Use Azure Synapse serverless SQL pools to transform data in a data lake
    • Create a lake database in Azure Synapse Analytics
    • Secure data and manage users in Azure Synapse serverless SQL pools
    Perform data engineering with Azure Synapse Apache Spark Pools
    • Analyze data with Apache Spart in Azure Synapse Analytics
    • Transform data with Spark in Azure Synapse Analytics
    • Use Delta Lake in Azure Synapse Analytics
    Transfer and transform data with Azure Synapse Analytics pipelines
    • Build a data pipeline in Azure Synapse Analytics
    • Use Spark Notebooks in an Azure Synapse Pipeline
    Implement a Data Analytics Solution with Azure Synapse Analytics
    • Introduction to Azure Synapse Analytics
    • Use Azure Synapse serverless SQL pool to query files in a data lake
    Work with Data Warehouses using Azure Synapse Analytics
    • Analyze data in a relational data warehouse
    • Load data into a relational data warehouse
    • Manage and monitor data warehouse activities in Azure Synapse Analytics
    • Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics
    Work with Hybrid Transactional and Analytical Processing Solutions using Azure Synapse Analytics
    • Plan hybrid transactional and analytical processing using Azure Synapse Analytics
    • Implement Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB
    • Implement Azure Synapse Link for SQL
    Implement a Data Streaming Solution with Azure Stream Analytics
    • Get started with Azure Stream Analytics
    • Ingest streaming data using Azure Stream Analytics and Azure Synapse
    • Visalize real-time data with Azure Stream Analytics and Power BI
    Implement a data lakehouse analytics solution with Azure Databricks
    • Explore Azure Databricks
    • Perform data analysis with Azure Databricks
    • Use Apache Spark in Azure Databricks
    • Manage data with Delta Lake
    • Build data pipelines with Delta Live Tables
    • Deploy workloads wiht Azure Databricks Workflows

    Zielgruppen

    Die Hauptzielgruppe für diesen Training sind Datenexpert*innen, Datenarchitekt*innen und Business Intelligence-Expert*innen, die sich über Datentechnik und das Erstellen von Analyselösungen mithilfe der Datenplattformtechnologien in Microsoft Azure informieren möchten.
    Die sekundäre Zielgruppe für diesen Training umfasst Data Analyst*innen und wissenschaftliche Fachkräfte für Daten, die auf Microsoft Azure basierende Analyselösungen nutzen.

    Vorkenntnisse

    Die Kenntnisse zu Cloud Computing und Kerndatenkonzepten sowie Berufserfahrung mit Datenlösungen sind notwendig
     


     

    Wichtige Information

    Microsoft empfiehlt den DP-700T00: Microsoft Fabric Data Engineer ersatzweise als Nachfolgekurs zu nutzen. 

     

    Downloads

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      Trainings-ID:
      DP-203T00
      Wissensgarantie:
      12 Monate
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      Online

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      4,7

      3 Bewertungen

      • Sehr guter Überblick und Einstieg

        Data Engineering on Microsoft Azure

        09.11.2023

        Sehr guter Überblick und Einstieg

        — Gerhard S.

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